Author: 신 정민
[CVPR2022] Masked Feature Prediction for Self-Supervised Visual Pre-Training
이번에 소개드릴 논문은 Facebook AI Research 팀에서 쓴 Masked Feature Prediction(MaskFeat)이라는 논문입니다. 해당 논문도 Masked Autoencoder(MAE)에 대한 방법론으로, 이 논문에서 다루고자하는 것은 Reconstruction하는 대상을 무엇으로…
문체부과제 제안서 작성 관련
안녕하세요. 이번 주는 제안서 작업 때문에 x리뷰 대신 x-diary로 작성하고자 합니다. 문체부과제 내용 일단 이번에 새로 제안서를 쓴 과제의 과제명은 “디지털 3D 에셋의 지능형 축적…
[Arxiv2022] Masked Autoencoders are Robust Data Augmentors
이번에 소개드릴 논문은 Self-supervised Learning으로 학습한 MAE를 data augmentation으로 활용해서 high-level recongnition task를 더 잘 수행하도록 학습시켜보자? 라는 방법론입니다. 컨셉 자체가 상당히 간단하여서 간단히 리뷰…
[NeurIPS2022] Croco: Self-supervised Pre-training for 3D Vision tasks by Cross-view Completion
이번에 소개드릴 논문은 네이버 랩스 유럽팀에서 연구한 CroCo라는 논문입니다. 분야는 핫하디 핫한 Masked AutoEncoder(MAE)를 기반으로 한 Self-supervised learning 연구이며, 네이버 랩스다 보니 3D Geometry 분야에…
[ECCV2022]MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders
이번에 소개드릴 논문은 요새 self-supervised learning에서 핫한 Masked Autoencoder입니다. 근데 이제 Multi-modal과 Multi-task를 곁들인. 혹시 Masked Autoencoder(MAE)에 대해서 아직 잘 모르시는 분들은 저희 연구실의 미래…
Self-supervised Learning
이번에 리뷰할 논문들은 모두 Self-supervised Learning 관련입니다. 예전부터 관심을 가지던 분야기도 했었고, 조만간 관련 분야로 연구를 할 수도 있을 것 같아서 공부를 하고 있습니다. 물론…
[ICLR2019] ImageNet-Trained CNNs are Biased Towards Texture; Increasing Shape Bias Improves Accuracy And Robustness
이번에 소개드릴 논문은 ICLR2019년에 게재된 논문으로 상당히 재밌는 논문입니다. 내용은 제목에서도 볼 수 있다시피, ImageNet으로 학습된 CNN은 texture의 편향이 되어 있으며, shape에 편향되도록 할 경우…
[CVPR2022] Toward Practical Monocular Indoor Depth Estimation
이번에 작성할 논문은 Indoor 환경에서의 Monocular Depth Estimation 분야입니다. 제목에서도 알 수 있다시피, Indoor Depth Estimation을 보다 더 실용적으로 수행할 수 있도록 하기 위해, self-supervised…
[CVPR2021] Reducing Domain Gap by Reducing Style Bias
이번에 소개할 논문은 CVPR2021에 게제된 SagNet이라는 방법론입니다. 해당 논문의 분야는 Domain Adaptation 분야로 간략하게 컨셉을 요약하면 Style에 강인한 네트워크를 학습시켜서 domain shift로 인해 발생하는 성능…
[CVPR2022] Iterative Deep Homography Estimation
논문 쓰느라 정신이 없어 X-리뷰를 한동안 작성하지 않았는데 오랜만에 작성하게 되네요 허허. 이번에 가져온 논문은 이번 CVPR2022에 게제된 Iterative Deep Homography Estimation이란 방법론이며 제목 그대로…
안녕하세요 태주님 댓글 감사합니다. 답변을 드리자면, A1. 저자가 real data 수를 바꿔가며 실험을 진행할 때, Real data가 150개일땐 Real data…