成學

This is a Korean review of"CRKD: Enhanced Camera-Radar Object Detection with Cross-modality Knowledge Distillation"presented at CVPR 2024. TL;DRLiDAR-Camera (LC) fusion이 가장 높은 성능을 기록하지만, 높은 비용이 요구되므로 기술 도입이 어려움. 반면, Camera-Radar (CR) fusion은 일반적으로 쉽게 적용할 수 있지만, LC fusion보다 낮은 성능을 기록함.본 연구는 LC fusion을 teacher model로, CR fusion을 student model로 사용하는 CRKD를 제안함. 이 때, 공유된 특징 공간으로 Bird's-Eye-View (BEV)..

This is a Korean review of "Instance-conditional knowledge distillation for object detection" presented at NeurIPS 2021.Introduction High performance의 Deep Learning Networks의 성능을 얻기 위해서는, 불가피하게 많은 양의 parameters를 수반하게 되며, 이는 high computational cost와 memory를 요구함.따라서, Resource-limited devices에서 object detection과 같은 실용적인 application을 사용하기 위해, network pruning, quantization, mobile architecture design..

This is a Korean review of"CrossKD: Cross-Head Knowledge Distillation for Object Detecton"presented at CVPR 2024.TL;DRCrossKD라는 효과적인 prediction mimicking distillation scheme을 제안하여, student의 dtection head의 중간 feature를 teacher의 detection head에 전달함. 이러한 cross-head prediction은 teacher의 prediction을 모방하게 됨.본 방식은 student head의 annotation과 teacher prediction으로부터의 contradictory supervision signal 전달을 완화하..