Paper Review50 [ICCV 2019] BMN : Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation Before Review 이번 리뷰는 Temporal Action Proposal로 비디오 내에 어느 구간에 action이 발생하는지 , event가 발생하는지를 예측하는 Task입니다. 이 Temporal Action Proposal Task는 [CVPR 2021] Self Supervised Learning for Semi-Supervised Temporal Action Proposal 지난번 Review에서 다룬 적이 있습니다. 이번에 준비한 논문은 Supervised기반으로 진행이 되며 , 당시에는 SOTA를 달성했고 여전히 Temporal Action Proposal 진영에서 Baseline으로 활용되는 논문입니다. 리뷰 시작하도록 하겠습니다. Introduction Video 진영에서 Obje.. 2022. 1. 6. [AAAI 2018] Deep Reinforcement Learning for Unsupervised Video Summarization with Diversity-Representativeness Reward Before Review 이번에는 Video Summarization 관련 논문을 리뷰 해도 록 하겠습니다. 저번에 리뷰했던 [IEEE 2015] Adaptive key-frame Selection for video Summarization 논문은 Neural Network 기반은 아니고 Submodular-Optimization 방법으로 Video Summarization을 진행했습니다. 오늘 가져온 논문은 Learning 기반으로 Video Summarization을 진행하며 Unsupervised 방식으로 진행이 됩니다. 평소에 리뷰했던 논문과 조금 다른 점은 Reinforment Learning과 LSTM이 적용된다는 점입니다. 전체적인 맥락은 저번에 리뷰했던 논문과 비슷하지만 다른 점은 강화 학.. 2021. 10. 2. [CVPR 2021] Exponential Moving Average Normalization for Self-Supervised and Semi-supervised Learning Before Review 오늘 준비한 논문은 비디오 논문이 아닌 다른 논문을 가져왔습니다. Student-Teacher 기반의 semi 혹은 self supervised 방법론에 적용할 수 있는 새로운 Normalization을 다룬 논문입니다. Simple is Best라고, 방법론 자체는 굉장히 간단합니다. 간단한 만큼 적용하기 쉬우며 좋은 성능과 범용성을 보여주기 때문에 CVPR에 accept 된 것 같습니다. 혹시 본인이 지금 연구하거나, 연구할 방향이 Student-Teacher 기반의 Semi, Self Supervised 방법론이라면 본 논문에서 제안되는 Normalization 기법을 사용해보는 것도 나쁘지 않을 것 같습니다. 리뷰 시작하도록 하겠습니다. Preliminaries 논문의 얘.. 2021. 10. 2. [CVPR 2021] Temporally-Weighted Hierarchical Clustering for Unsupervised Action Segmentation Before Review 오늘은 꽤 인상 깊게 읽었지만 또 한편으로는 아쉬웠던 논문을 가져왔습니다. 지금 진행 중인 연구 과제에서 나아가야 할 방향에 대한 Insight를 주는 Paper이지만 , 코드 공개가 되어 있지 않아서 살짝 아쉬웠던 논문입니다. 아무튼 각설하고 분야는 Action Segmentation이라고 해서 , Video의 Frame 별로 무슨 Action인지 분류하는 Task입니다. 최근 들어 Unsupervised 혹은 Self-Supervised 기반의 접근 방법론을 찾아보다 같은 랩실 동료의 추천으로 읽어보게 되었습니다. 본 논문은 Clustering을 기반으로 Action Segmentation을 해결하려는 접근 방법을 취해주고 있습니다. 따라서 본격적인 얘기를 진행하기 전에 K-.. 2021. 8. 29. [WACV 2015] Adaptive key-frame Selection for video Summarization Before Review 이번 논문은 Video Summarization 분야로 key-frame selection을 optimization 방법론으로 해결한 논문을 가져왔습니다. 비디오팀 논문 방향이 살짝 수정이 되어서 , Video의 Key-frame을 어떻게 하면 잘 뽑을 수 있을까 찾아보다가 이 논문을 읽게 됐습니다. 비디오 같은 경우는 모든 frame을 읽을 필요는 없고 사실 읽어서도 안됩니다. Computation과 memory가 감당할 수 없기 때문입니다. 분명 비디오를 이해하는 데 보다 더 중요한 frame들이 존재할 것이고 , 이러한 frame을 우리는 key-frame이라 부릅니다. key-frame selection(extraction)은 결국 Video Summarization 분야.. 2021. 8. 29. [CVPR 2021] Self Supervised Learning for Semi-Supervised Temporal Action Proposal Before Review 이번 논문 리뷰는 Semi-Supervised 형식의 Temporal Action Proposal 논문을 가져왔습니다. 현재 활동하고 있는 연구실에서 공부하고 있는 방향이 Untrimmed Video를 가지고 ForeGround와 BackGround를 효과적으로 구분해내는 방법론 labeling 된 Data가 아니더라도 , 위의 작업을 수행할 수 있는 Semi-supervised 혹은 self-supervised 방법론 이렇게 두 가지입니다. ForeGround를 구분해주는 작업은 보다 더 효과적인 정보들만 사용을 해주기 위함이고 , Supervised가 아닌 방식을 찾아보는 이유는 결국 비디오 데이터는 어노테이션의 과정에서 소요되는 자원이 너무 많기 때문에 , 필연적으로 Sem.. 2021. 8. 20. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 다음
