Computer Vision107 [2025-1] 김유현 - Improved Training of Wasserstein GANs https://arxiv.org/abs/1704.00028 Improved Training of Wasserstein GANsGenerative Adversarial Networks (GANs) are powerful generative models, but suffer from training instability. The recently proposed Wasserstein GAN (WGAN) makes progress toward stable training of GANs, but sometimes can still generate only low-quality samplarxiv.org 0. AbstractGAN은 강력한 생성 모델이지만 학습 불안정성이 문제이다. WGAN은 학습 안정성을 개선했지.. 2025. 3. 22. [2025-1] 유경석 - X-Recon: Learning-based Patient-specific High-Resolution CT Reconstruction from Orthogonal X-Ray Images https://arxiv.org/abs/2407.15356 X-Recon: Learning-based Patient-specific High-Resolution CT Reconstruction from Orthogonal X-Ray ImagesRapid and accurate diagnosis of pneumothorax, utilizing chest X-ray and computed tomography (CT), is crucial for assisted diagnosis. Chest X-ray is commonly used for initial localization of pneumothorax, while CT ensures accurate quantification. However, Carxiv... 2025. 3. 22. [2025-1] 전연주 - NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video 논문 링크: 2104.006811. Introduction3D 장면 복원(3D Scene Reconstruction)은 3D Computer Vision 분야에서 매우 중요한 과제이다. 다양한 실내·실외 환경에서 3D 정보를 정확히 얻어내야 하는데, 특히 증강현실(AR)처럼 실시간 상호작용이 필요한 경우에는 정확성(Accuracy)과 일관성(Coherency), 그리고 실시간성이 모두 필수적이다.기존 문제점Depth-based 접근: 여러 Key frame에서 각각 Single-view Depth map을 추정하고, 이를 TSDF(Truncated Signed Distance Function)에 융합(Fuse)하는 방식이 주류였다.그러나 이 방식은 (1) 뷰별 단절된(single-view) 추정으로 인해.. 2025. 3. 22. [2025-1] 임수연 - PIFuHD https://arxiv.org/pdf/2004.00452https://shunsukesaito.github.io/PIFuHD/https://youtu.be/8qnwbbDS8xk 안녕하세요, 이번 글에서는 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization∗ (2020) 논문 리뷰를 해보도록 하겠습니다. PIFuHD(Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization)는 단일 이미지에서 고해상도의 3D 인간 모델을 생성하는 기술을 제시한 논문입니다. 이 기술은 1K 해상도 입력 이미지를 활.. 2025. 3. 19. 이전 1 2 3 4 ··· 27 다음
