자율주행 (Autonomous driving) 관련 논문 정리 ~~

여기 1개월은 과제를 마치고,#PyTorch공부 및 Autonomousdriving페이지 Objectdetection관련 논문 및 최근의 논문을 읽으면서 보냈다. (사실은 영어 공부를 제1많이 한 듯.. TT 근데 실력이 항상 그랬던 것 같진 않아.. 간단히 정리!

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Optical flow의 기본 개념을 이해하고 있으면 바로 이해할 수 있는 논문인 것 같다.1개.어느 task를 실행하는 전 네트워크를 task수행 부분/Feature추출 부분에 자신감을 갖고 생각합니다.2. 보통 Feature추출 부분이 복잡하지만(ResNet, VGG등)이 부분에 대한 복잡한 계산을 Key frame에 대해서만 진행하는 것입니다.3. 자신의 멀리 frame에서 feature계산은 Key frame feature+Simple feature flow network(Key frame과 Current frame을 input로서 feature flow를 계산하는 네트워크)를 통해서 계산하기입니다.Key frame을 제외한 the other frames에서 큰 속도 gain을 얻을 수 있다는 것이 논문의 주요 이야기!

다음 논문이 Monocularimage에 대해서 unsupervised learning을 한 뒤 depth를 예측하려는 시도를 하고 오히려 state of the art techniques를 압도하는 결과를 얻기도 했다.-Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency(CVPR 20일 7)-Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video(CVPR 20일 7)

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-Hintlearning(Teacher-Student model) 및 Knowledge distillation 활용한 more simple network training w/Faster-RCN-Accuracy drop이 매우 심했다.

¤Reinforcement Learning을 통해 Arbiter가 피처맵을 받아 Pruning 하는 필터 determine 하도록 학습

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사실 제가 설명할 여지가 별로 많지 않은 논문입니다.20편의 논문을 대략이 나쁘지 않아 읽은 것인데 그 중 지에미잇고 나쁘지 않은 인상 깊었던 조사는 위와 마찬가지였다.