let me graduate

www.notion.so/dhpark95/Learning-a-Neural-Solver-for-Multiple-Object-Tracking-b81c3175df53481baa6b4f60bcf2aa9c Learning a Neural Solver for Multiple Object Tracking Learning a Neural Solver for Multiple Object Tracking www.notion.so

https://data-newbie.tistory.com/363

Lee, J. K., Yea, J., Park, M. G., & Yoon, K. J. (2017). Joint Layout Estimation and Global Multi-view Registration for Indoor Reconstruction. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2017_-_Octob, 162–171. https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.27 Layout Estimation 부분만 review Abstract Scene layout estimation과 global registration problem을 결합하여 해결하고자 하는 논문 range data의 시퀀스를 받..

석사논문 주제로 Object detection에서 거울 반사에 의한 FP를 해결하고자 하였음. 고려한 방법들중에 당연히 DL을 이용하여 거울 영역을 segmentation하면 어떨까 라는 생각이 들었었지만 찾아보니 거울이 포함된 dataset이 없었고, 혼자서 충분한 데이터를 모을 여력도 없었기에 다른 방법을 이용해 시도함. 그런데 곧 있을 ICCV 2019 논문중에 정확히 같은것을 푼 논문을 발견함. arxiv에 있어서 리뷰 해보기로 했음. Project Page : https://mhaiyang.github.io/ICCV2019_MirrorNet/index Abstract 거울은 일상 생활에서 모든곳에 있지만 현재 CV system은 거울을 고려하지 않음. 그렇기 때문에 거울 안에 있는 content..

"Yoo, D., & Kweon, I. S. (2019). Learning Loss for Active Learning. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1905.03677" 을 구현하던 중에 loss prediction module을 학습시키기 위한 loss for loss prediction module을 다음과 같이 정의했다. 따라서 기존에 정의되어 있지 않은 loss 를 새롭게 정의해서 사용해야할 필요가 생겼다. Pytorch에서 loss는 어떻게 동작하나? loss 함수에는 input을 Variable로 바꾸어 넣어준다. Variable은 required_grad flag가 True로 기본 설정되어 있는데, 이는 Pytorch의 아주 유용한 기능인 Autograd..