[논문리뷰] CoTracker3: Simpler and Better Point Tracking by Pseudo-Labelling Real Videos (ICCV 2025)
기존 tracker들을 teacher로 삼아 real video에 pseudo-label을 달고 1,000배 적은 데이터로 SOTA를 넘는 단순화된 point tracker CoTracker3 논문 리뷰
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[논문리뷰] CoTracker: It is Better to Track Together (ECCV 2024)
track 간 attention과 support point로 여러 점을 jointly 추적해 occlusion에 강한 transformer 기반 point tracker CoTracker 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything 3: Recovering the Visual Space from Any Views (2025)
depth와 ray map을 최소 prediction target으로 삼아 plain transformer 하나로 any-view geometry를 통일한 Depth Anything 3 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything V2 (NeurIPS 2024)
실측 label을 전부 synthetic 이미지로 바꾸고 62M pseudo-labeled 실사 이미지로 증류해 정밀도와 robustness를 함께 잡은 Depth Anything V2 논문 리뷰
[논문리뷰] Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data (CVPR 2024)
62M unlabeled 이미지 self-training과 DINOv2 feature alignment로 만든 zero-shot MDE foundation model, Depth Anything 논문 리뷰
[논문리뷰] Grounding Image Matching in 3D with MASt3R (ECCV 2024)
matching을 3D 문제로 정식화해 DUSt3R에 local feature head와 InfoNCE loss를 더하고 Map-free localization에서 30%p 개선을 이룬 MASt3R 논문 리뷰
[논문리뷰] DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy (CVPR 2024)
카메라 calibration도 pose도 없이 이미지 쌍에서 pointmap을 직접 회귀해, depth·대응·pose·3D 복원까지 기하 3D 비전 과제 전체를 하나의 모델로 푸는 DUSt3R 논문 리뷰
[논문리뷰] FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness (NeurIPS 2022)
attention의 병목을 FLOPs가 아닌 HBM 접근으로 규정하고 tiling·recomputation으로 O(N) 메모리의 exact attention을 구현한 FlashAttention 논문 리뷰
[논문리뷰] SAM-6D: Segment Anything Model Meets Zero-Shot 6D Object Pose Estimation (CVPR 2024)
SAM 기반 ISM과 background token point matching의 PEM으로 zero-shot 6D pose를 구하는 SAM-6D 논문 리뷰
[공부] 로봇 calibration을 위한 Kabsch 알고리즘: 기준점·측정점 정렬의 수학
기준점·측정점을 잇는 최적 rigid transform (R, t)을 SVD 한 번으로 구하는 Kabsch 알고리즘