전체 글 (39) 썸네일형 리스트형 DARTH: Holistic Test-time Adaptation for Multiple Object Tracking 논문 공부 이 논문은 ICCV'23에 publish된 논문으로 2023.11.28 기준 1회의 citation을 보유하고 있다. 논문은 https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/html/Segu_DARTH_Holistic_Test-time_Adaptation_for_Multiple_Object_Tracking_ICCV_2023_paper.html 에서 찾아볼 수 있고, 코드는 https://github.com/mattiasegu/darth 에서 찾아볼 수 있다. Introduction 이 논문은 MOT에다가 (자칭) Test-time adaptation을 최초로 접목시킨 논문이다. 기존에 source data를 사용해서 unsupervised adaptation을 푼 논문.. SiamMOT: Siamese Multi-Object Tracking 논문 공부 이 논문은 CVPR'21에 publish된 논문으로 2023.11.27 기준 114회의 citation을 보유하고 있다. 논문은 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Shuai_SiamMOT_Siamese_Multi-Object_Tracking_CVPR_2021_paper.html 에서 찾아볼 수 있고, 코드 https://github.com/amazon-science/siam-mot 에서 찾아볼 수 있다. Introduction 이 논문은 Siemese-based tracker를 사용하여 online tracker를 학습시키는 논문이다 (여기서 online MOT란 future frame에 대한 정보를 사용할 수 없는 tracker를 뜻한다). 이.. SHOT: Do We Really Need to Access the Source Data? Source Hypothesis Transfer forUnsupervised Domain Adaptation 논문 공부 이 논문은 ICML'20에 publish된 논문으로 2023.11.27 기준 858회의 citation을 보유하고 있다. (와우! 😮) 논문은 https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/3524938.3525498 에서 찾아볼 수 있고, 여러모로 TTA의 시작을 연 기념비적인 논문인 듯 하다. Introduction 이 논문은 unsupervised domain adapatation (UDA)를 푸는 논문인데, 구체적으로 source data를 전혀 사용하지 않고 오직 source model만 사용하는 test-time UDA 를 푼다. 기존의 UDA 논문 중 대부분은 source data를 사용하여 MMD 를 줄이는 등의 distribution alignment가 많이 이루어졌는데,.. MAT: Motion-aware multi-object tracking 논문 공부 이 논문은 NeuroComputing'22에 publish된 논문으로 2023.10.26 기준 74회의 citation을 보유하고 있다. 논문은 https://www.researchgate.net/profile/Jun-Zhao-36/publication/344197962_MAT_Motion-Aware_Multi-Object_Tracking/links/5fe36be2299bf140883a2ffc/MAT-Motion-Aware-Multi-Object-Tracking.pdf 에서 찾아볼 수 있고, 코드는 공개된 것이 없다 ㅠㅠ 😢 Introduction 이 논문은 tracking-by-detection을 통해 MOT를 푸는 논문이다. 기존의 논문 중 대부분은 appearance feature를 사용하여 ass.. CoTTA: Continual Test-Time Domain Adapation 논문 공부 이 논문 (CoTTA)은 CVPR'22에 publish된 논문이며 2023.10.26 기준 146회의 citation을 기록하고 있다. 논문은 https://arxiv.org/abs/2203.13591에 있고, 코드는 https://qin.ee/cotta.에서 확인할 수 있다. Introduction 이 논문은 continual TTA라는 전례없는 새로운 setting을 다루고 있다. 더 깊이 들어가기 전에 이 setting을 확실히 짚고 넘가자. 이 논문 세팅의 정확한 이름은 online continual test-time adaptation 이다. online은 test data 를 한번에 쌓아놓고 모델을 training하는 방식이 아니라 inference - model evaluation을 번갈아 .. PCAN: Prototypical Cross-Attention Networks forMultiple Object Tracking and Segmentation 논문 공부 이 논문은 NeurIPS'21에 publish된 논문으로 1023.10.25 기준 55회의 citation을 기록하고 있다. PCAN (Prototypical Cross-Attention Networks) 이라고도 하며 코드는 http://vis.xyz/pub/pcan.에 있다. GMM (Gaussian Mixture Model)이나 cross-attention 같은 기법들이 나오는 재미있는 논문이었다. Introduction 이 task는 MOTS (MOT + Segmentation)을 다루는 논문이다. 이 논문은 기존의 MOT works들이 효과적으로 temporal information을 활용하지 못한다고 지적한다. Hungarian Method나 Kalman Filter를 쓰는 방법들은 두 fra.. TENT: FULLY TEST-TIME ADAPTATIONBY ENTROPY MINIMIZATION 논문 공부 이 논문은 ICLR'21에 publish 된 논문으로 2023.10.24 기준 525개의 citation을 기록중이며 😲 현재 다양한 분야에서 쏟아져 나오고 있는 TTA 계열 논문들에게 많은 영감을 준 논문이다. 코드는 여기서 확인할 수 있다. 👉 https://github.com/DequanWang/tent 알고리즘 자체는 굉장히 간단하고 그에 비해 여러 task/model에서 골고루 좋은 성능을 보인다. Introduction 일반적인 deep neural network은 dataset shift (domain shift) 현상이 발생할때 대개 큰 성능 하락을 보인다고 한다. 여기서 dataset shift란 training data와 test data가 다른 현상을 말하는데 SVHN --> MNIS.. QDTrack: Quasi-Dense Similarity Learning for Multiple Object Tracking 논문 공부 이 논문 (QDTrack)은 CVPR'21 에 publish 된 논문으로 2023.10.23 기준 260 회의 citation을 가지는 꽤 핫한 논문이다. 알고리즘이 (개념만 들으면) 간단하고, plug-in 하기도 쉽고, 성능도 많이 오르고, 코드도 잘돼있어서 인기가 많은듯하다. (https://github.com/SysCV/qdtrack.에서 코드도 찾아볼 수 있다.) Introduction MOT 논문을 좀 읽어본 사람들이라면 대부분의 MOT works에서 loss를 줄때, 아래 figure의 (a,b) 같은 frame 내의 Det/GT를 한개씩 매칭시켜서 Det loss 또는 ID classification loss를 주었다는 사실을 알고 있을 것이다. 하지만 QDTrack의 저자는 이러한 spa.. 이전 1 2 3 4 5 다음
