LG AI연구원, ICCV 2021에서 논문 채택

LG AI Research 비전랩 최성하님, 조연식님이 참여한 논문이 세계적인 Computer 비전 학회 ICCV 2021에 채택되었습니다. Visual Analytics, Large Scale Vision Model 등의 다양한 주제를 연구하는 LG AI연구원의 비전랩은 지난 CVPR 2021에 이어서 꾸준한 성과를 보여주고 있습니다.



Standardized Max Logit: A Simple yet Effective Approach for Identifying Unexpected Road Obstacles in Urban-scene Segmentation (Link)
Sanghun Jung (KAIST AI), Jungsoo Lee (KAIST AI), Daehoon Gwak (KAIST AI), Sungha Choi, Jaegul Choo (KAIST AI)
시맨틱 세그맨테이션 태스크에서 모델 학습 시에는 배우지 못했던 새로운 물체에 대해서, 불확실성을 모델링하여 잘못된 카테고리가 아닌, "Unknown" 카테고리로 분류할 수 있도록 합니다. 즉 도로 상의 장애물을 도로로 판단하지 않고, "Unknown" 물체로 판단하기 때문에 자율주행과 같은 Safety-Critical Application에 매우 유용합니다.


Rethinking Deep Image Prior for Denoising (Link)
Yeonsik Jo, Se Young Chun (Seoul National University), Jonghyun Choi (GIST)
기존 Deep image prior이 작동하는 원리를 effective degrees of freedom으로 재조명하고 이러한 분석을 바탕으로 학습 데이터 없이 단 한 장의 이미지만으로 노이즈를 제거하는 알고리즘을 제시합니다.


*ICCV는 CVPR과 더불어 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 분야 최고 권위의 국제 학회로 글로벌 연구기관과 IT기업들이 연구성과를 공유하는 학회입니다. 이번 ICCV 2021은 10월 11일부터 17일까지 온라인으로 진행될 예정입니다. (http://iccv2021.thecvf.com/home)