Author: 천 혜원

Introduction 본격적으로 리뷰를 시작하기 전에, 해당 논문에서 다루는 task인 object detection에 대해 정리하고 가겠습니다. object detection은 주어진 이미지에서 사전에 정의된 category에 속하는 object를 찾는 것이며,…

Introduction 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽 및 컴퓨터 비전의 많은 문제는 입력 이미지를 출력 이미지로 “Translating”하는 것이라고 할 수 있습니다. [그림 1]과 같이 label이 주어진 이미지를…

Introduction 일반적으로 Neural Network의 크기가 커질수록 모델의 정확도는 상승합니다. 그러나 모델의 크기가 증가하면 그에 따른 메모리 사용량 그리고 연산량도 같이 증가하게 됩니다 본 논문에서는 모델을…

Introduction Few-shot classification 이란 이름에서 알 수 있듯 매우 적은 example이 주어진 상황에서 분류를 수행하는 것을 의미합니다. 아래의 그림을 예시로 들자면 두 가지의 class(dog, otters가…

Introduction position에 민감한 task인 semantic segmentation, human pose estimation, object detection등은 feature의 high resolution representation이 중요합니다. 기존 sota 방법론에서는 high resolution representation을 얻기 위해 [그림1]과…

Introduction 기존에 사용되던 Convolution 기반 object detection모델은 anchor-based인 경우가 많았으며, 그 예로는 R-CNN. SSD, YOLO있었다고 합니다. anchor-based 방법론은 물체가 있을 법하거나, 물체의 형태를 나타내는 다양한…

Abstract 이 논문에서 저자들은 CleanUNet이라는 raw waveform을 입력으로 하는 speech denoising 모델을 제안한다. CleanUNet은 bottleneck부분에 self-attention을 결합한 인코더-디코더 구조를 기반으로 한다. CleanUNet은 두 가지 loss를…

Abstract 논문의 저자들은 기존에 semantic segmenataion에 사용되던 per-pixel 예측을 object detection에 사용하는 fully convolutional one-stage object detector(FCOS)를 제안합니다. 이 당시 대부분의 SOTA detector는 anchor-based로, 사용자가…

Abstract Model distilation (Knowledge distilation)은 teacher에서 student로 전이 학습을 진행하는 효과적이고, 널리 사용되는 방법론이다. 기존 연구(KD)의 접근 방식은 전형적으로 다음과 같이 나타남: powerful, large 네트워크에서…

Abstract nlp에서 transformer가 등장하고 해당 분야의 standard한 모델이 되었다. 이에 computer vision 에서도 이를 응용한 연구가 진행되었다. vision task에 attention을 사용한 것이 그 예이며, convolution…