[일:] 2022년 01월 03일
[AAAI 2021] BSN++ : Complementary Boundary Regressor with Scale-Balanced Relation Modeling for Temporal Action Proposal Generation
바로 이전에, Temporal action proposal 생성하는 BSN (Boundary Sensitive Network)에 대해 리뷰 했었습니다. 이번에 리뷰할 BSN ++ 은, BSN 의 상위 버전인 네트워크라고 생각하면 될…
[CVPR 2021] Exploring Simple Siamese Represent
이번 리뷰 논문은 un/self-supervised represetation learning에 관한 내용입니다. 해당 방법론은 아주 간단하고 재밌는 개선된 방법론을 제시합니다. 기존 연구들과 동일하게 Siamese networks를 이용하는 방법을 사용하되, 한쪽에는…
[WACV 2021] ClassMix: Segmentation-Based Data Augmentation for Semi-Supervised Learning
해당 논문은 semantic segmentation 방법론이지만 제가 작성하는 논문의 방향과 유사하다고 판단을 하여 리뷰를 하게 되었습니다. 논문 Abstract semantic segmentation 성능이 꾸준히 발전되어왔으나 (때로는 한 영상에…
[arXiv 2019] Diverse mini-batch Active Learning
저는 이번에 다시 Active Learning 관련 논문을 들고왔습니다. Active Learing? Active Learning (이하 AL)을 쉽게 말하자면 오라클(인간 어노테이터)가 동일한 라벨링을 하더라도 더 효과적인(성능이 오르는) 데이터를…
[arXiv2019]Discriminative Active Learning
요약 해당 논문은 2019년 공개되었으며[Link]. batch mode로 작동하는 active learning 기반으로 큰 배치 사이즈에 대응하기 위한 연구이다. 용어 설명 active learning: 이전 X-Review[SRAAL]의 배경 기술…
[arXiv 2021] Video Contrastive Learning with Global Context
이번에 리뷰할 논문은 video 관련 여러 downstream task에 적용가능한 backbone network의 self-supervision 학습 방식을 다룬 논문 입니다. 현재 arXiv에 preprint로 공개되어 있지만, 논문 형식이나 기간을…
[CVPR2021] The Temporal Opportunist: Self-Supervised Multi-Frame Monocular Depth
이번 논문은 Monodepth1&2를 제안한 Godard의 새로운 Depth 논문입니다. 데이터 셋의 부족을 해결하고자 Self-supervised learning 방식으로 논문들을 작성하더니 이제는 비디오 프레임을 입력으로 활용하여 깊이 추정을 하는…
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