모바일 메뉴 닫기
 
News

알림마당

연구소식

제목
김선주 교수 연구팀 CVPR 논문 3편, CVPR Workshop 논문 3편 발표 및 2개 분야 수상
작성일
2021.07.14
작성자
컴퓨터과학과 홈페이지 관리자
게시글 내용

김선주 교수 연구팀은 오는 6월 개최된 2021 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회(Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)에 3편의 논문 및 CVPR 워크샵(CVPR Workshops)에 3편의 논문이 채택됐다. 또한 CVPR에서 개최된 2개의 대회에서 우승 및 2위를 차지하였다.

CVPR은 구글 스콜라 h5-index 299로, 공학 전 분야 SCI 학술지 및 학술대회를 통틀어 1위에 해당하는 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 최우수 국제 학술대회이다. 국제 전기전자기술협회(IEEE)와 비영리 재단인 컴퓨터 비전 파운데이션(Computer Vision Foundation)에서 주최하며, 유럽 컴퓨터 비전 학술대회(European Conference on Computer Vision, ECCV), 국제 컴퓨터 비전 학술대회(International Conference on Computer Vision, ICCV)와 더불어 컴퓨터 비전 분야 3대 학술대회로 꼽힌다.



CVPR Main Conference

-남건희(졸업), 허미란 연구원은 최고 성능의 비디오 개체 분할(Video Object Segmentation) 딥러닝 알고리즘을 개발하여 “Polygonal Point Set Tracking” 논문을 발표했다. (그림 1)
G. Nam, M. Heo, S. W. Oh, J.-Y. Lee, S. J. Kim, "Polygonal Point Set Tracking", Proc. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021
-조영현 연구원은 효율적인 영상 초해상도(Super-Resolution) 방법을 개발하여 “Practical Single-Image Super-Resolution Using Look-Up Table” 논문을 발표했다. (그림 2)

          Y. Jo, S. J. Kim, "Practical Single-Image Super-Resolution Using Look-Up Table", Proc. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021

-조영현 연구원은 초해상도 성능 향상을 위한 적응적 학습 타겟을 생성해주는 “Tackling the Ill-Posedness of Super-Resolution through Adaptive Target Generation” 논문을 발표했다. (그림 3)

                 Y. Jo, S. W. Oh, P. Vajda, S. J. Kim, "Tackling the Ill-Posedness of Super-Resolution through Adaptive Target Generation", Proc. Computer Vision and Pattern Recognition    
                 (CVPR), 2021

CVPR Workshops

-강효림, 김진우, 김경민 연구원은 긴 형식의 영상 이해 워크샵(International Workshop and Challenge on Long-form Video Understanding)의 영상내 이벤트 경계를 감지하는 대회(Generic Event Boundary Detection) Track 1.1 및 Track 1.2에서 우승을 차지하여 “Winning the CVPR’2021 Kinetics-GEBD Challenge: Contrastive Learning Approach” 논문을 발표했다. (그림4)
-조영현, 양세종 연구원은 영상 복원 및 강화 워크샵(New Trends in Image Restoration and Enhancement Workshop and Challenges)의 단일 입력 이미지로부터 다양한 고해상도 이미지를 생성하는 대회(Learning the Super-Resolution Space Challenge)에서 2위를 차지하여 “SRFlow-DA: Super-Resolution Using Normalizing Flow With Deep Convolutional Block” 논문을 발표했다.
(그림 5)
-김경민 연구원은 미국 Facebook 연구진과의 공동연구를 통해 컴퓨터 비전을 위한 효율적인 딥러닝 워크샵(4th Workshop on Efficient Deep Learning for Computer Vision)에 "Rethinking the Self-Attention in Vision Transformers" 논문을 발표했다.