전체 글91 [paper review] UCMCTrack 논문 리뷰 이번 포스팅은 Multi-Object Tracking with Uniform Camera Motion Compensation 이라는 MOT논문을 포스팅하겠습니다.UCMCTrack은 카메라 움직임이 큰 환경에서도 robust하게 MOT하기위한 새로운 motion tracking method를 제안합니다. 기존의 CMC는 프레임마다 카메라 보정을 계산해야했는데 UCMCTrack은 영상 시퀀스 전체에 동일한 compensation parameter를 적용합니다. Method위의 그림은 overview입니다. 입력영상에서 bbox를 graound plane으로 매핑합니다. 2D image상의 x,y를 ground상의 u,v로 변환하기 위해 Homography Transfomation행렬 H를 사용합니다. 카메.. 2025. 3. 27. [paper review] ByteTrack 논문리뷰 이번에 리뷰할 논문은 ByteTrack입니다. Bytetrack은 22 ECCV 논문으로 나온지는 꽤 되었지만 아직도 많이 사용하는 MIT 라이센스의 MOT모델입니다. MOT의 방법은 크게 TBD(tracking by Detection)으로 detection후의 결과를 가지고 tracking하는 방법과 end-to-end로 detection과 tracking까지 한번에 학습하는 방법이 있고, TBD에서 association하는 부분을 filter기반의 방법과 learnable방법(i.e. GNN, attention)으로 나뉩니다. ByteTrack은 TBD에 filter기반의 association method를 사용하는 논문입니다. 기존의 filter기반의 MOT방법들은 low confidence det.. 2025. 3. 27. [ML] GNN 훑어보기 What is Graph?그래프는 자료구조에서도 많이 나오는 키워드입니다. Node, edge로 구성되어 추상적인 개념을 다루기에 유리합니다. 소셜 네트워크, 바이러스 확산 등등의 모델링할 수 있습니다.그래프를 나타내는 matrix로는 Adjacency matrix, Degree matrix, laplacian matrix등이 있습니다. adjacency matrix는 노드 개수가 N일때 NxN의 크기를 갖습니다. $i,j$가 연결되어있다면 1, 아니면 0의 값을 같습니다. 따라서 symmetric한 성질을 가집니다. Degree matrix의 경우 마찬가지로 NxN의 크기를 갖고 node와 연결된 edge의 개수를 저장합니다.대각행렬의 특징을 갖습니다. Laplacian matrix의 경우 node 자.. 2025. 3. 26. [paper review] Unifying Short and Long-Term Tracking with Graph Hierarchies 논문 리뷰 안녕하세요. 이번 포스팅은 Unifying Short and Long-Term Tracking with Graph Hierarchies, 줄여서 SUSHI라는 tracking 모듈을 리뷰하겠습니다.보통 tracking에서 long-term association, short-term association으로 나뉘는데 본 논문은 두가지의 시나리오를 모두 tackle하였습니다. short-term association이라함은 말그대로 짧은 시간에서 하는 association으로 position을 보통활용하기 때문에 motion model을 만들어서 filter기반으로 association을 수행합니다. (i.e. bytetrack). long-term association의 경우 occlude심할때 꽤 오랜 .. 2025. 3. 26. [books] 중급자 파이썬 https://wikidocs.net/book/13903 [HD] 중급자 파이썬기본적인 파이썬 문법들을 알고 있는 상태임을 가정하고 좀 더 pythonic하고 실무적인 내용들을 살펴본다.wikidocs.net 2025. 3. 21. [paper review] EMMA: End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving 논문리뷰 이번 포스팅은 '24년 waymo에서 발표된 EMMA논문 리뷰 포스팅하겠습니다.제목에서 알 수 있듯이 Multi modal LLM을 autonomous driving에 적용한 autonomous 필드에서는 의미있는 논문입니다. 기존의 approach는 perception, prediction, planning, control등이 따로 묘듈로 분리되어서 pipeline을 통해 autonomous mission이 수행되었습니다. 그렇다보니 target environment가 익숙하지 못한 상황에서 예기치 못한 output이 발생하는 문제가 있습니다.이런 문제를 해결하기 위해서는 저자는 End-to-End 접근을 해야한다고 말합니다. sensor input으로부터 직접적으로 최종 control input까지.. 2025. 2. 17. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음
