[Paper]

2024.8 조성욱 학생의 논문이 IEEE Access 에 게재되었습니다.

The proposed 3D reconstruction system has two main stages: iterative depth predictions for occluded regions and 3D reconstruction using these predictions. Initially, conventional monocular depth estimation is applied, followed by iterative amodal mask generation (AMG) and amodal depth estimation (ADE) to generate amodal depths, enriching the 3D reconstruction with occlusion information.

2023.10 신찬용 학생의 360도 이미지의 깊이 추출을 위한 연구결과가 2023 ICCV에서 발표되었습니다. 축하합니다!

EGformer: Equirectangular Geometry-biased Transformer for 360 Depth Estimation 우리 연구실과 공동 연구를 진행하고 있는 서울대 윤일위 박사과정 학생이 제 1저자, 신찬용 학생이 제 2저자인 연구 결과물을 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Yun_EGformer_Equirectangular_Geometry-biased_Transformer_for_360_Depth_Estimation_ICCV_2023_paper.pdf

2023.8 Interactive video 를 가능하게 하는 360도 영상의 depth estimation 논문이 IEEE Transactions on Multimedia에 accept 되었습니다.

Interactive video 를 가능하게 하는 360도 영상의 depth estimation 논문이 IEEE Transactions on Multimedia에 accept 되었습니다. “Adversarial Mixture Density Network and Uncertainty-based Joint Learning for 360 Monocular Depth Estimation” 출판되면 소식 업데이트 하겠습니다!

2023.2 Our paper is accepted at ISCAS’23

서용욱/류광철 학생의 논문 “Improving the Compression Efficiency of Displacement Using Morton-Ordered Micro-Image in Video-Based Dynamic Mesh Coding” 이 2023년도 5월에 개최 예정인 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) 에 accept 되었습니다.

Our paper is accepted at CVPR 2022.

Congratulations!! Our paper, “Beyond Semantic to Instance Segmentation: Weakly-Supervised Instance Segmentation via Semantic Knowledge Transfer and Self-Refinement ” is accepted at CVPR 2022.This work is the result of joint research with NAVER CLOVA.