Computer Vision

2024–2026년 최신 논문 기반 Ego-Exo 연구 완전 정복. Ego-Exo4D·EgoExoBench·EgoExoMem 벤치마크, CCMP(CVPR 2026) 사이클 일관성 대응 학습, Naive Fusion 실패(-8.1%) 분석, Foundation Model 한계(55.3%) 극복 방향, Novel View Synthesis·3D 재구성, 멀티모달 통합까지 — 논문 작성을 목표로 한 연구자용 10챕터 커리큘럼.

DeepLabV3의 ASPP와 SqueezeSegV2의 LiDAR range image — 2D/3D semantic segmentation 완전 정리. ECCV 2018·ICRA 2019.

PointPainting — 2D semantic segmentation을 LiDAR point cloud에 투영하는 센서 융합. CVPR 2020.

PointRCNN — Two-stage 3D detection with bin-based encoding. KITTI 벤치마크에서 최고 성능. CVPR 2019.

PointNet++의 Set Abstraction Layer — 계층적 지역 학습으로 비균일 밀도와 로컬 구조 포착. NIPS 2017.

PointNet — Symmetric Function으로 Point Cloud의 Permutation Invariance 해결. CVPR 2017.

AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet — ILSVRC 2012~2015 우승 아키텍처들의 설계 철학과 핵심 기여