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안녕하세요. KDST 학부 연구생 공경은입니다. 2022/12/02 논문 세미나 내용을 간략하게 요약해보겠습니다. 3D-Lidar, Camera의 Sensor Fusion을 통한 3D object detection에 대한 많은 연구가 진행되어 왔습니다. 이 논문에선 Point-Wise Sensor Fusion 방식의 단점을 지적하고 있습니다. Camera 센서의 경우 bad ilumination 환경에서 매우 부정확하며 이는 Sensor Fusion 과정에서 Noise로 작용 할 수 있습니다. 논문에선 Point-Wise 하게 연결되는 hard-association을 transformer을 통한 soft-association으로 바꿔야 한다고 주장합니다. 모델 구조는 다음과 같습니다. 1. 3D, 2D ..

안녕하세요. KDST팀 학부연구생 박태주입니다. 9월 23일 진행했던 논문세미나 내용에 대해 간단하게 요약해보도록 하겠습니다. CNN에서 downsampling을 하는 것이 이미지의 해상도를 줄이며 중요한 정보만 뽑게됩니다. 기존의 striding은 미분 불가능해서 학습이 불가능해 hyper-parameter로 설정을 해줘야했습니다. 본 논문에서는 미분이 가능한 stride인 "DiffStride" 방식을 제안합니다. spatial domain의 이미지를 푸리에 변환을 통해 frequency domain으로 표현하고, cropping window(masking function)를 사용하여 downsampling을 진행합니다. 마지막으로 다시 역변환으로 spatial domain으로 이미지를 표현합니다. ..

안녕하세요. KDST팀 김유진입니다. 10월 21일에 진행했던 MLP-Mixer에 대한 세미나 내용을 간략하게 요약해보도록 하겠습니다. 현재까지 Computer vision task를 수행하기위해 다양한 아키텍쳐가 제안되어 왔습니다. 그중에서도 MLP-Mixer는 기존의 CNN 기반의 아키텍쳐와 달리 MLP layer만을 활용하여 아키텍쳐를 구성한다는 특징이 있습니다. MLP-Mixer는 기존 CNN기반의 아키텍쳐와 달리 레이어의 노드간 완전 연결을 통해, locality 현상을 극복하고 global feature를 학습할 수 있습니다. 또한 Vision Transformer가 추구하는 방향 (inductive bias문제 해결, self-attention을 활용하여 global feature를 학습) ..