윤제로의 제로베이스

데이터 파헤치기 9155개의 제출 중 2359개의 논문이 승인됨 arXiv 버전이 포함된 논문은 1724개 논문당 저자 CVPR 논문 저잧의 평균은 5.4명이다. 13개의 논문에는 저자가 1명 뿐이었다. 데이터 초록에 따를 때 가장 인기있는 데이터셋은 ImageNet, COCO, KITTI, CIFAR가 있다. Heating UP 모델 Diffusion 모델이 압도적이었다. 노이즈 제거, 이미지 편집 및 style transfer에도 적용된다. Radience Fields 역시 NeRF와 함께 많은 인기를 얻고 있다. Transformer와 ViT는 2022년에 비해 인기가 하락한 것을 보여주고 있다. CNN은 우위를 거의 잃어가고 있는 걸 볼 수 있다. Task 전통적인 Recognition 분야의 선..

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Niemeyer_RegNeRF_Regularizing_Neural_Radiance_Fields_for_View_Synthesis_From_Sparse_CVPR_2022_paper.pdf https://m-niemeyer.github.io/regnerf RegNeRF NeRF optimizes the reconstruction loss for a given set of input images (blue cameras). For sparse inputs, however, this leads to degenerate solutions. In this work, we propose to sample unobserve..

https://arxiv.org/abs/2211.13969 Unsupervised Continual Semantic Adaptation through Neural Rendering An increasing amount of applications rely on data-driven models that are deployed for perception tasks across a sequence of scenes. Due to the mismatch between training and deployment data, adapting the model on the new scenes is often crucial to obtain go arxiv.org NeRF 관련 되어서 arxiv를 항해하던 중 CVPR..

Soft-Intro VAE의 경우 앞서 리뷰했던 Intro VAE에 이어서 나온 논문이다. 이 논문에 경우 2021 CVPR Oral에 올랐던 논문이니 만큼 굉장히 좋은 논문이라고 해도 과언이 아니다. https://taldatech.github.io/soft-intro-vae-web/ 2022.10.25 - [Self Paper-Seminar/VAE] - Intro-VAE Intro-VAE 1. Introduction VAE VAE(Variational Autoencoder)의 장점은 익히 알고 있기로 좋은 Manifold representation을 만들어낸다는 점이다. Manifold란 데이터가 있는 공간 정도로 이해하면 되는데, 대부분의 generating model은 yoon-zero.tisto..