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GTR : Global Tracking Transformers 논문 공부 이 논문은 CVPR'22에 publish된 논문으로 2023.12.21 기준 76회의 citation을 보유하고 있다. 이전에 리뷰했던 논문 TraDeS 처럼 Joint Detection and Tracking (JDT) 논문인데, association을 위해서 transformer를 사용하였다. 이전에 리뷰했던 TrackFormer (CVPR'22), MOTR (ECCV'22) 등과 굉장히 유사한데, 사람생각하는게 다 비슷한지 이때쯤 Transformer로 association을 시키는 유행히 돌았던 것 같다. 세부적인 loss, implementation details, training heuristics는 다를 수 있겠지만, 개인적으로 TrackFormer와 거의 동일한 것 같고,,, group (..
NHL : Neuro-Modulated Hebbian Learning for Fully Test-Time Adaptation 논문 공부 이 논문은 CVPR'23에 publish된 논문으로 2023.12.12 기준 11회의 citation을 보유하고 있다. Hebbian learning이라는 특이한 기술을 사용해서 early layer의 representation learning을 진행했는데, TENT, DUA, TTT 같은 baseline 을 능가하는 성능을 보였다고 한다. Hebbian이 되게 좋은 아이디어인 것 같고,, TTA 에 두루두루 적용하기에 참 좋은 것 같기는 한데... 내가 Hebbian learning에 대해 가지고 있는 배경지식이 너무 빈약한데에 비해,,, 알고리즘 설명이 너무 불친절하고,, 코드가 안올라와 있어서 (제일 치명적) 이 논문을 내 연구에 적극적으로 반영하긴 힘들듯 하다.. 😥😥 논문은 https://arx..
TraDeS : Track to Detect and Segment, An Online Multi-Object Tracker 논문 공부 이 논문은 CVPR'21에 publish된 논문으로 2023.12.19 기준 269회의 citation을 보유하고 있다. 이 논문은 Siamese network (Re-ID methods) 처럼 feature similarity를 사용해서 association을 수행하는 논문인데, 특이한점이 있다면 1) cost volume 이라는 것을 사용한다는 것과, 2) association에 사용했던 정보 (cost volume)을 warp 시켜서 detection에 이어서 사용한다는 것이다. 논문은 https://arxiv.org/abs/2103.08808에서 찾아볼 수 있고, 코드는 https://jialianwu.com/projects/TraDeS.html에서 확인할 수 있다. Introduction 먼저,..
EcoTTA: Memory-Efficient Continual Test-time Adaptationvia Self-distilled Regularization 논문 공부 이 논문은 CVPR'23에 publish된 논문으로 2023.12.12 기준 15회의 citation을 보유하고 있다. Continiual TTA에 사용할 수 있는 memory-efficient method 인데, self-distillation을 추가로 적용하여 catastrophic forgetting에 의한 성능 감소를 완화시켰다. 논문은 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Song_EcoTTA_Memory-Efficient_Continual_Test-Time_Adaptation_via_Self-Distilled_Regularization_CVPR_2023_paper.html에서 찾아볼 수 있고, 코드는 https://github.com/Li..
ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box 논문 공부 이 논문은 ECCV'22에 publish된 논문으로 2023.12.12 기준 643회의 citation을 보유하고 있다. (와우!) 😮 Tracking-by-Detection 기반 MOT model에 사용할 수 있는 data association method 인데, 알고리즘이 매우 간단한 것에 비해 성능을 많이 올려주어 인기가 많은 듯 하다.😉 논문은 https://www.researchgate.net/profile/Peize-Sun/publication/355237366_ByteTrack_Multi-Object_Tracking_by_Associating_Every_Detection_Box/links/648cb184b9ed6874a5b371b7/ByteTrack-Multi-Object-Tracking-b..
LAME: Parameter-free Online Test-time Adaptation 논문 공부 이 논문은 CVPR'22에 publish된 논문으로 2023.12.08 기준 62회의 citation을 보유하고 있다. 논문은 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Boudiaf_Parameter-Free_Online_Test-Time_Adaptation_CVPR_2022_paper.pdf 에서 찾아볼 수 있고, 코드는 https://github.com/fiveai/LAME 에서 볼 수 있다. Introduction 우선 이 논문이 adaptation 이 아니라 correction 에 대한 논문이라는 것을 알고 넘어가자. 여기서 adaptation이란 TTA 동안 model parameter를 update하는 것이고, correction은 mod..
MOTR: End-to-End Multiple-Object Trackingwith Transformer 논문 공부 이 논문은 ECCV'22에 publish된 논문으로 2023.12.01 기준 264회의 citation을 보유하고 있다. 😮 Concurrent Transformer-based MOT 논문들 TrackFormer (22년 509), TransTrack (20년 388) 에 비하면 낮은 인용수이지만, 여전히 높은 인용수이고 중요한 의미를 가진 논문인 듯 하다. 논문은 https://www.ecva.net/papers/eccv_2022/papers_ECCV/papers/136870648.pdf 에서 찾아볼 수 있고, 코드는 https://github.com/megvii-research/MOTR 에서 찾아볼 수 있다. 😁 논문 이해를 위해 이수아님의 블로그에서 많은 도움을 받았다, 굉장히 잘 쓰셨다. 👉 (링..
ViTTA: Video Test-Time Adaptation for Action Recognition 논문 공부 이 논문은 CVPR'23에 publish된 논문으로 2023.11.30 기준 4회의 citation을 보유하고 있다. 논문은 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Lin_Video_Test-Time_Adaptation_for_Action_Recognition_CVPR_2023_paper.html 에서 찾아볼 수 있고, 코드는 https://github.com/wlin-at/ViTTA 에서 찾아볼 수 있다. Introduction 이 논문은 action recognition (video) 에다가 (자칭) Test-time adaptation (TTA) 을 최초로 접목시킨 논문이다. 기존에 image classification domain에서 TTA를 ..