논문 paper 리뷰41 [Paper Review] HRNet for Human Pose Estimation 논문 이해하기 『 Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation. CVPR. 2019. 』나는 HRNet 논문을 읽었다고 생각했다. 실제로 블로그 리뷰도 올린적이 있었고 코드 사용하는데에도 문제가 없었으니까. 그런데 얼레 이후 논문들을 보다가 인용된 Reference를 보다보니 이상한점이 좀 있었다. 논문 이름이 다르네....? 그렇다 나는 멍청했던 것이다. 내가 사용한 Pose Estimation Task 속에서의 HRNet은 이 논문에서 시작된 것이라는 걸... 그래서 Pose Estimation 분야를 정복하기 위해 이논문을 제대로 읽고 이전에 리뷰했던 내용도 재검토 해보기로 마음을 먹었다. 같은 실수를 반복하지 않기 위해 이제는 논.. 2024. 9. 6. [Paper Review] Simple Baselines 논문 이해하기 『 Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking. ECCV. 2018. 』이번 논문은 2018년 ECCV에 Accept된 Simple Baselines 논문이다. 후속 Pose 논문들을 보다 많은 논문들이 이 논문을 Reference하고 있어 관심이 갔다. Tracking보다는 Pose Estimation 자체에 관심이 많아 해당 분야 쪽으로 서술을 진행하도록 하겠다. Githubhttps://github.com/Microsoft/human-pose-estimation.pytorch GitHub - microsoft/human-pose-estimation.pytorch: The project is an official implement of our .. 2024. 9. 5. [Paper Review] CPN 논문 이해하기 『 Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation. CVPR. 2018. 』이번에 소개할 논문은 FPN 구조를 발전시켜 Multi-Person Pose Estimation Task에 적용시킨 CPN 논문이다. 이번 논문 리딩은 빠른 이해를 위해 아래의 참고자료 블로그를 한번 쭉 읽고 난 후 논문 리딩을 시작하였다. 여러 모델의 핵심 기법들을 합쳐 더 좋은 성능을 내는 모델을 만들었다는 특징을 가지며 그렇기에 논문의 내용이 그렇게 어렵지 않았다. 참고자료https://velog.io/@haejoo/Cascaded-Pyramid-Network-for-Multi-Person-Pose-Estimation-%EB%85%BC%EB%AC%B8-%EC%A0%95.. 2024. 9. 4. [Paper Review] Stacked Hourglass 논문 이해하기 『 Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation. ECCV. 2016. 』이번에 소개할 논문은 Human Pose Estimation에서 성능을 높일 수 있는 방법론을 소개한 Stacked Hourglass Network 논문이다. 본 논문에서는 Pooling과 Upsampling을 통해 원하는 Joint Location의 Heatmap을 예측하는 모델을 소개한다. 언뜻보면 U-Net의 방법론과 비슷하며 AutoEncoder, VAE 등 무언가 정보를 잘 집약하고 다시 풀어주는 형태의 연구가 해당 시기에 많이 이루어진 것으로 보인다. Paperswithcodehttps://paperswithcode.com/paper/stacked-hourglass-net.. 2024. 9. 3. [Paper Review] DeepPose 논문 이해하기 『 DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks. CVPR. 2014. 』 지금까지 여러 Pose Estimation 논문을 읽어보았지만, 아직 Pose Estimation의 초창기 발전 과정부터 논문을 읽어오지 않았었다. 따라서 관련 논문도 준비할 겸 이번 기회에 Pose Estimation과 딥러닝이 만나기 시작한 시점부터 논문을 읽어보려 한다. 그 시작은 Pose Estimation Task에 처음으로 딥러닝 모델을 적용한 논문인 DeepPose이다. 나온지 10년이 된 논문이기에 핵심적인 부분만 빠르게 읽어보도록 하겠다.0. Abstract본 논문은 DNN(Deep Neural Network) 기반의 Regression 문제로 Pose Es.. 2024. 9. 2. [Paper Review] ViTPose 논문 이해하기 『 ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation. NeurIPS. 2022. 』Convolution 기법 이후 Vision Task에서도 좋은 성능을 내고 있던 Transformer 모델이 Human Pose Estimation에서도 좋은 성능을 낼 수 있다는 것을 보여준 논문이다. 2024년 현재에도 SOTA를 기록할만큼 좋은 성능을 보이는 모델이며 2D Human Pose Estimation의 연구가 3D나 Mesh 쪽으로 많이 이동한 현 시점에서 2D Joint만큼은 가장 잘 예측하는 모델이라는 설명을 붙일 수 있을 것 같다. 따라서 이번에는 어떻게 이 모델이 Transformer의 장점을 Human Keypoint를.. 2024. 8. 30. 이전 1 2 3 4 5 ··· 7 다음
