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Paper Review50

[AAAI 2020] Background Suppression Network for Temporal Action Localization Before Review 이번에도 Weakly Supervised Temporal Localization 논문을 들고 왔습니다. 2020년도 AAAI에 나온 논문이고 반가운 건 한국인이 저자인 논문이네요. 네이버 클로바와 연세대학교 연구진이 같이 작성한 논문인 것 같습니다. 최근 논문을 수정하면서 비디오의 Background를 어떻게 처리해야 되나 고민이 많은 상황인데, 이 논문이 참고할만한 Filtering module를 제안한 논문이라 읽게 되었습니다. Method나 실험 부분이 어렵지 않아서 가볍게 읽었습니다. 리뷰 시작하도록 하겠습니다. Introduction Weakly supervised temporal localization은 비디오 단위의 라벨만을 가지고 Localization을 수행하는 .. 2022. 3. 6.
[TPAMI 2021] Background-Click Supervision for Temporal Action Localization Before Review 이번 논문 리뷰는 Temporal Action Localization으로 준비했습니다. 그중 Supervised 방식이 아니라, Weakly Supervised 방식으로 논문을 선택했습니다. TPAMI 저널에 투고된 논문은 처음 읽어보는 것 같은데, 글씨도 작고 내용 자체가 일단 컨퍼런스 논문에 비해서는 좀 많은 편인 것 같네요. 페이퍼 양이 너무 많아 읽는 데 좀 오래 걸렸습니다. 리뷰 시작하도록 하겠습니다. Introduction 사람들이 Weakly supervised temporal localization에 관심을 가지는 이유는 언제나 Annotation의 부담 때문이라고 한결같이 얘기합니다. 하지만 Weakly supervised temporal localization은.. 2022. 3. 6.
[CVPR 2021] Towards Long-Form Video Understanding Before Review 기존 비디오 연구 흐름과는 다르면서 조금 새로운 방향을 제시하는 논문입니다. 어떻게 보면 당연히 나아가야 할 방향이기도 하지만 연구가 많이 되지 않은 부분이라고도 볼 수 있을 것 같습니다. 비디오의 길이가 긴 상황에서의 효과적인 Video Understanding을 위한 방법을 제시한 논문입니다. 논문 리뷰 시작하도록 하겠습니다. Introduction 비디오 데이터는 일반적으로 상당히 길이가 다양합니다. 뭐 요즘 유행하는 Youtube short나 Tik-Tok 같은 것들을 생각해보면 short-form 형태의 비디오 데이터가 많긴 합니다. 그럼에도 Long-form 비디오 역시 많이 존재한다는 것은 부정할 수 없을 것 같습니다. 현재의 비디오 데이터 자체는 long-form이.. 2022. 3. 6.
[CVPR 2021] Removing the Background by Adding the Background: Towards Background Robust Self-supervised Video Representation Learning Before Review 이번에는 비디오 관련 논문이지만 Video Representation Learning을 다룬 논문을 읽게 됐습니다. 본래는 Weakly Supervised Temporal Action Localization 쪽을 계속 follow up 할 생각이었는 데, 본 논문의 제목이 너무 흥미로워서 이번에 읽게 되었습니다. 읽으면서 이렇게 공감이 많이 되는 논문은 또 처음인 것 같습니다. 작년 비디오 관련 논문을 읽거나, 실험을 진행하면서 느꼈던 점은 비디오 관련 Task는 학습 데이터셋에 대해서 Overfitting이 너무 심한 거 같다는 느낌을 받았습니다. 이번 저자도 동일하게 문제를 제기하고 있습니다. 작년에 논문을 작성했던 컨셉중 하나도 비디오의 Background를 제거해 보다 G.. 2022. 1. 26.
[CVPR 2021] Weakly Supervised Action Selection Learning in Video Before Review 이번에 진행할 리뷰 역시 Temporal Localization 논문으로 가져왔습니다. 이전까지는 Supervised 방식 위주로 논문을 읽었는 데, 이번에는 Weakly Supervised 기반의 방법론 논문을 읽어보았습니다. Action Localization 논문을 읽을 때마다 항상 개인적으로 의문이 생긴 부분이 있었습니다. Action의 정의는 무엇일까? 수영을 한다는 라벨이 존재한다면 수영을 하고 있는 구간과 수영을 하기 위해 준비하는 장면, 수영에 뛰어드는 장면 등 정확히 어디부터 어디가 Action인지 참 애매합니다. 사실 이렇게 Action의 경계가 모호하기 때문에 실제로 annotation이 제공되는 데이터셋도 annotation이 명확하고 뚜렷하다고 할 수 없습.. 2022. 1. 26.
[ICCV 2021] Boundary-sensitive Pre-training for Temporal Localization in Videos Before Review 이번 리뷰는 Temporal Localization 논문으로 준비했습니다. 이전에 리뷰했던 TSP : Temporally-Sensitive Pretraining of Video Encoders for Localization Tasks 논문과 컨셉은 비슷하지만 접근 방식이 다른 방법론을 읽게 됐습니다. 문제 정의는 이전에 리뷰했던 논문과 동일합니다. 리뷰 시작하도록 하겠습니다. Introduction Untrimmed Video를 이해하기 위해서 비디오 분야에서는 Temporal Localization 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 상황에서 저자는 다음의 문제를 주장합니다. "Temporal Localization" Task는 시간의 흐름에 따른 Boundary에 민감.. 2022. 1. 26.

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