Author: 허 재연
[CVPR 2019] Learning Loss for Active Learning
안녕하세요, 허재연입니다. 지난번 리뷰에 이어 Active Learning(AL) 논문을 들고 왔습니다. 이번 주 세미나에서 다뤘던 논문으로, AL 논문을 읽다 보면 자주 등장하는 방법론이므로 정리해두고자 합니다. Active…
[ICML 2021] Effective Evaluation of Deep Active Learning on Image Classification Tasks
안녕하세요, 허재연입니다. 오늘 리뷰할 논문은 지난번에 이은 Active Learning(AL) 분야의 논문입니다. 하지만 지난 논문들과 같이 방법론을 제안하는 논문이 아니라, 기존 방법론들에 대한 분석과 AL의 파이프라인에서…
[IEEE transactions 2017] CEAL : Cost-Effective Active Learning for Deep Image Classification
안녕하세요, 허재연입니다. 이번 리뷰에는 Vision 분야 Active Learning의 근본 논문을 들고 왔습니다. 이제 연구실의 많은 분들이 Active Learning에 대해서는 익숙할 것이라고 생각합니다. Active Learning은 deep…
[ICLR 2018] Active Learning For Convolutional Neural Networks: A Core-Set Approach
안녕하세요, 허재연입니다. 이제 슬슬 논문 읽는 분야를 Representation Learning에서 Active Learning(AL)으로 옮기려 하고 있습니다. 앞으로 한동안은 AL, MAE 관련 리뷰를 작성하지 않을까 싶습니다. 제가 AL의…
[CVPR 2021] Understanding the Behaviour of Contrastive Loss
안녕하세요, 허재연입니다. 한동안 Contrastive Learning을 활용한 Representation Learning 논문을 쭉 읽었었는데요, 결국 해당 방법론들의 설계 핵심 중 큰 부분이 contrastive loss에 있었지만서도 loss에 대한 충분한…
[CVPR 2020] Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning
안녕하세요, 허재연입니다. 이번에도 Representation Learning 논문을 들고 왔습니다. MoCo는 Kaiming He 등의 저자들이 Facebook AI Research에서 낸 논문으로, contrastive 기법을 이용한 self-supervised learning 방법들 중…
[ICAI 2022] Contrastive Self-Supervised Learning: A Survey on Different Architectures
안녕하세요, 허재연입니다. self-supervised learning 중 contrastive learning을 기반으로 하는 방법이 널리 사용되고 있는데, 어떤 방법론이 많이 사용되는 방법인지, 각 장단점은 무엇인지 판단하기 쉽지 않아 관련…
[NeurIPS 2021] Unleashing the Power of Contrastive Self-Supervised Visual Models via Contrast-Regularized Fine-Tuning
안녕하세요, 허재연입니다. 요즘 Self-supervised learning을 활용해 pretrain한 이후 finetuning하는 과정에서 어떻게 하면 성능을 올릴 수 있을까 고민하고 있는데, 고민 도중 찾아본 논문을 소개하고자 합니다. 보통…
KCCV2023 참관기
KCCV 참관 후기 안녕하세요, 허재연입니다. 이번에 좋은 기회로 KCCV2023에 참관할 수 있었습니다. KCCV2023은 8.7~8.9(월-수)는 코엑스에서 대면으로 진행되었고, 마지막 날(8.10 목)은 온라인으로 진행되었습니다. 원래는 월요일부터 전부…
[ICLR 2020] A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
안녕하세요, 허재연입니다. 이번에 리뷰할 논문은 Google research team에서 2020년에 발표한 SimCLR이라는 self-supervised learning 방법론입니다. 인공지능의 대부 제프리 힌튼이 공저자인게 눈에 띕니다. 이 방법론은 MoCo, BYOL,…
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