[월:] 2024년 07월
[NeurIPS 2022] Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
안녕하세요. 이번 리뷰는 Chain-of-Thought Prompting에 대해 리뷰해보려고 합니다. 저는 저희 팀 grasping 과제 제안서에서 언급되던 프롬프팅에 관련하여 이해를 돕고자 본 논문을 찾게 되었습니다. 부록까지 포함하면…
[INTERSPEECH 2023] Distant speech emotion recognition in an indoor human-robot interaction scenario
Introduction Speech Emotion Recognition(SER)은 음성의 내용이 아닌 음성의 속성(예: 목소리의 높낮이, 강도 등)을 통해 인간의 감정을 인식하는 과정을 의미합니다. SER은 여러 분야에서 활용되고 있는데요, 그…
[ICLR 2021] DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION
0. Introduction 앞선 x-review에서 소개했던 DETR은 기존의 OD테스크를 위한 검출기들의 다양한 hand-desiged된 요소들을 제거하여 사람의 사전지식과 하이퍼파라미터 튜닝의 어려움에서 벗어나게 해주었습니다. DETR은 단순한 구조를 갖지만…
[CVPR 2023] Self-supervised Implicit Glyph Attention for Text Recognition
안녕하세요, 마흔한 번째 X-Review입니다. 이번 논문은 2023년도 CVPR에 게재된 Self-supervised Implicit Glyph Attention for Text Recognition입니다. 바로 시작하도록 하겠습니다. 🧙🏽♂️ 1. Introduction Scene text recognition…
[ICML 2022] Characterizing and Overcoming the Greedy Nature of Learning in Multi-modal Deep Neural Networks
pdf 안녕하세요. 저번 논문에 이어서 이번에도 multi-modal learning에서 imbalance하게 학습이 되는 요인과 해결책을 제시하는 논문을 들고 왔습니다. 이전에 리뷰한 multimodal cooperation 논문 같은 경우와 비슷하면서도…
[CVPR 2021] Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing
안녕하세요, 이번에는 새로운 Image Dehazing 논문을 리뷰해보았습니다. haze(안개, 연기, 연무, 먼지, …) 이미지에 존재하는 haze를 없애는(dehazing) 이미지 전처리 과정이라고도 볼 수 있습니다. 제가 취득하고 있는…
[WACV 2024] Boosting Weakly Supervised Object Detection using Fusion and Priors from Hallucinated Depth
논문 이름이 꽤 깁니다. 금일 리뷰 하는 논문은 지난 GOOD 논문의 리뷰에 이어, Geometric Cue를 활용한 논문에 대해 읽어보고자 하였습니다. 해당 아이템을 제 논문에 적용하고…
[IEEE Transaction 2023] GraSS: Contrastive Learning With Gradient-Guided Sampling Strategy for Remote Sensing Image Semantic Segmentation
안녕하세요 정의철 연구원입니다. 이번 논문은 원격 감지 이미지(RSI:remote sensing image)에서 Self-supervised contrastive learning (SSCL) strategy에 대해 연구한 논문입니다. 이 논문을 읽게된 계기는 이미지넷과 같이 object…
[CVPR 2023] EcoTTA: Memory-Efficient Continual Test-time Adaptation via Self-distilled Regularization
오늘 리뷰할 논문은 CVPR 2023년도에 발표된 TTA 분야의 논문입니다.이전 방법론들과 비교했을 때 효율성 측면을 더욱 고려하여 모델 구조를 설계하고, 추가적으로 error accumulation, catastrophic forgetting 문제까지…
[Neurips 2020] What Makes for Good Views for Contrastive Learning
1. Introduction 대조 학습(contrastive multiview learning)은 동일한 장면의 두 view을 representation space에서 가깝게 하고, 다른 장면의 두 view을 멀어지게 합니다. 이는 자연스럽고 강력한 아이디어이지만 중요한…
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