Author: 홍 주영
[CVPR 2022] ViewAL: Active Learning With Viewpoint Entropy for Semantic Segmentation
이번 X-Review 역시 Active Learning 에 대해 가져왔습니다. 다크데이터 정례회의를 준비하며 읽어본 논문인데요, 다크데이터 과제에서는 다양한 모델을 지원합니다. Classification, Segmentation, Object Detection, Image Captioning 등이…
[ICLR 2021] Tent: Fully Test-time Adaptation by Entropy Minimization
지난번 리뷰에 이은 Test time adaptation(training)과 관련된 논문을 가져왔습니다. 본 논문을 소개하기 앞서 왜 이 분야의 논문을 읽게 되었냐, 다크데이터에서 적용할 연구 분야이기 때문입니다. 다시…
[ICML 2020] Test-Time Training with Self-Supervision for Generalization under Distribution Shifts
저는 이번에 다크데이터 과제를 위해 읽어본 논문입니다. test time에서 모델을 업데이트한다는 컨셉으로, 최근 CVPR 2022에서도 이와 비슷한 컨셉으로 self-supervised learning 방법론이 게재되어 다음 리뷰는 그…
[ICCV 2021] An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers
정말 오랜만에 엑스리뷰를 쓰게 되었네요. 오랜만에 돌아온 만큼, 지난 리뷰도 다시 상기시키면서 최신 방법론까지 익힐 수 있는 논문에 대한 리뷰를 해보려고 합니다. 바로 self-supervised leaning…
[NeurIPS 2020] Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments
저는 이번에도 Self-supervised learning 논문에 대해 리뷰해보려고 합니다. 벌써 4주 연속으로 리뷰를 self-supervised learning 중에서도 contrastive loss를 사용한 논문에 대해서만 리뷰하는 것 같네요. 다음주부터는 조금…
[ICLR 2021] Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations
Self-supervised learning 에 대한 논문을 다시 가져왔습니다. 저번 튜토리얼 발표에서도 언급하였지만, self-learning은 contrastive learning 기반의 방법론으로 성능이 큰 폭으로 향상되었는데요. 이번에도 Contrastive learning을 사용한 연구에…
SimCLR: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
MoCo에 이어 Self-Superviesd Learning 의 근본 시리즈 2번째 편입니다. 지난번에 리뷰한 MoCo 역시 Self-Supervised Learning과 관련한 논문이었는데요. 오늘 제가 리뷰하는 SimCLR를 읽고 근본 시리즈 1편이…
[CVPR 2020] Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning
[Link] Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning Self-Supervised 의 대표적인 방법론인 Moco를 리뷰하겠습니다. Introduction MoCo는 contrastive loss를 사용하는 self-supervised model 입니다. 당시 contrastive learning…
URP 조교를 마무리 하며 @홍주영
저는 2021년 겨울 5기 학부연구생으로 URP를 시작하여지난 여름 6기 URP 조교 이후, 이제 두번째 7기 URP 조교를 마무리하였습니다. URP 조교를 마무리하며 글을 쓰는 건 처음이어서,지난…
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