[월:] 2021년 12월
[CVPR2020]State-Relabeling Adversarial Active Learning (SRAAL)
1. 요약해당 논문은 데이터의 레이블이 없는 Unlabeled 데이터의 가치를 효과적으로 판단하는 모델을 학습하기 위해 Labeled data의 Annotation 정보와 Labeled data+Unlabeled data의 State 정보(=Labeled/Unlabeled)를 모두 사용하는…
[NIPS 2017]Attention is All You Need (Part.2)
Before Review 정말 오랜만에 X-Review 인 것 같습니다. 바쁘다는 핑계로 X-Review 작성에 소흘했던 것 같습니다. 얼추 학기가 마무리되고 다른 일들도 마무리가 되어가니 다시 X-Review를 성실히…
[ICCV2021] Self-supervised Product Quantization for Deep Unsupervised Image Retrieval
이번에 리뷰할 논문은 기존과는 매우 다른 테스크에서 가져왔습니다. 이 논문은 영상 검색을 위해서 영상을 vector로 만드는 테스크입니다. 본 논문을 고른 이유는 현재 제가 하려고 하는…
Web-Scale Responsive Visual Search at Bing
최근에 visual search와 관련된 논문들을 읽고 있습니다. 대부분의 논문에서 visual search를 Content-based Image Retrieval과 동일한 용어로 정의합니다. 이 task는 이미지가 주어 졌을 때, 해당 이미지와…
[CVPR 2020] A U-Net Based Discriminator for Generative Adversarial Networks
이번에 읽은 논문은 Thermal to RGB translation (image-to-image translation, I2IT) 을 하기 위해 여러 논문들을 찾아보면서 알게된 논문입니다. 이 논문은 I2IT 를 직접적으로 다루지는 않았지만…
[CVPR2021]Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation
이번 논문은 Image Generation, Image to Image Translation 쪽 분야 논문입니다. Image Generation 분야에서 매우 유명한 StyleGAN을 기반으로 자신들이 제안하는 새로운 Encoder를 통해 Image Translation까지…
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
이번 X-review에서 제가 소개해드릴 논문은 YOLOv4이며 해당 논문은 이전 김지원 연구원에 의해 리뷰된적이 있습니다. 좀 더 자세히 작성하는걸 목표로 할 것이고, 해당 x-review를 기반으로 아듀세미나에서도…
[TM] 모델의 추론속도를 높여보자 2 – TensorRT with C++
이번에는 TensorRT를 적용한 모델을 C++에서 사용하는 방법에 대해서 이야기하고자 합니다. 이전에 포테닛에서는 qmake를 사용하였는데, 이번에는 gcc를 이용하여 진행할 예정입니다. https://github.com/NVIDIA/Torch-TensorRT 우선 1편에서 위의 깃허브를 통해…
[CVPR 2019] Learning Loss for Active Learning
이번 리뷰할 논문은 다크데이터 과제에서 베이스가 되었던 논문입니다. 제목은 “Learning Loss for Active Learning”으로, 제목에서 알 수 있듯이 Active Learning를 다룬 논문입니다. 많은 연구실 분들이…
[TM] 모델의 추론속도를 높여보자 – TensorRT
이번주에 논문리뷰를 진행하려고 하였는데, 생각보다 마음에 드는 논문을 찾는것도 힘드네요.. 따라서 지난주에 진행했떤 TensorRT에 대해서 설명드리는 글을 작성하고자 합니다. 참고자료 : https://developer.nvidia.com/tensorrt TensorRT란? 많은 분들이…
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