ICCV2

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  1st Place Solution of Egocentric 3D Hand Pose Estimation Challenge 2023 TL;DR이 솔루션은 ICCV 2023 Egocentric 3D Hand Pose Estimation Challenge에서 1위를 차지한 기술로, 1인칭 시점에서 손의 위치와 자세를 3D로 추정하는 문제에 대해 높은 정확도를 달성했다. 주요 접근법은 Pre-trained Vision-Transformer(ViT)를 활용한 특징 추출과 다양한 Augmentation 기법을 적용한 것이다. 특히, Multi-view 데이터를 활용해 Occlusion 문제를 해결하고, Smoothing 기법과 앙상블을 통해 성능을 최적화했다. 최종 성능은 12.2mm MPJPE를 기록했으며, ViT와 ConvNext를 결합한 Multi-model fusion으로 정확도를 높였다.1st Place Solution of Egoc.. 리뷰/논문 리뷰 2024. 3. 17.

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  [Paper Review] Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation (H Noh, S Hong, B Han, 2015) Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation Hyeonwoo Noh, Seunghoon Hong, Bohyung Han; Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2015, pp. 1520-1528 Abstract 이번 논문은 FCN에 이어 등장한 Semantic Segmentation 분야 논문으로, Max Unpooling 개념을 활용해 기존 FCN이 Upsampling에 과도하게 의존한 탓에 큰 Object와 작은 Object에 대해서 Segmentation을 제대로 하지 못하는 문제를 해결한 논문이다. 해당 논문은 FCN의 문제가 고정된 Recep.. 리뷰/논문 리뷰 2022. 7. 19.