Author: 권 석준

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2024년 마무리, 그리고 앞으로의 고민

벌써 석사 1학년이 마무리되어갑니다. 제 앞으로의 방향성에 대해 고민과 걱정이 이만저만이 아닌 지금, 저의 2024년을 마무리 하는 글을 작성해보고자 합니다. 우선 2024년 하반기를 간단하게 돌아보고,…

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[TNNLS 2023] Domain Adaptation via Prompt Learning

오늘 리뷰할 논문은 Prompt Learning 을 DA 에 접목한 연구입니다.2022년에 arxiv, 그리고 2023년에 TNNLS에 게재된 논문이고 인용수가 160회에 육박하는 논문입니다. DA 수행을 위해 Prompt Learning…

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2024 자율주행 인공지능 챌린지 참관기

오늘의 X-Diary로는 10월에 진행되었던 2024년 자율주행 인공지능 챌린지에 참석하고 수상했던 후기를 간단하게 작성해보고자 합니다. 모델 방법론적인 이야기는 다루지 않을 생각이고, 소감 위주로 작성할 생각입니다. 대회는…

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[CVPR 2024] EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment Anything

1. Introduction 오늘 리뷰할 논문은 EfficientSAM 이라는 논문입니다. 이제는 널리 알려지고 활용되어지고 있는 Segment Anything Model (SAM) 의 후속작으로, 마찬가지로 Meta 에서 발표한 논문입니다. 그리고…

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[ICLR 2024] Active Test-Time Adaptation: Theoretical Analyses and An Algorithm

오늘 리뷰할 논문은 Test-Time Adaptation과 Active Learning 을 결합한 Active Test-Time Adaptation (ATTA) 라는 분야를새롭게 제안한 논문입니다. 본 논문에서는 앞서 활발히 연구되고 있는 Test-Time Adaptation…

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[ECCV 2024] Is user feedback always informative? Retrieval Latent Defending for Semi-Supervised Domain Adaptation without Source Data

올 초부터 (Online) Test-Time Adaptation(TTA) 분야의 논문들을 적지 않게 읽어왔습니다. 최근 TTA 논문들에서 핵심적으로 문제삼는 것들 중 하나는 long-term TTA 수행 속 마주하는 Catastrophic forgetting…

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[CVPR 2024] Domain-Specific Block Selection and Paired-View Pseudo-Labeling for Online Test-Time Adaptation

안녕하세요, 오랜만에 TTA 분야 논문 리뷰입니다.바로 시작하겠습니다. 1. Introduction source domain dataset에 대해 학습된 모델이 실상황에 deploy된 상황 속,학습때는 마주하지 못한 새로운 target domain 에…

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[ICLR 2022] Open-Vocabulary Object Detection via Vision and Language Knowledge Distillation

오늘 가져온 논문은 Open-Vocabulary Object Detection 분야의 논문입니다. 일반적인 Detection 모델과는 달리, 임의로 주어지는 text input 에 해당하는 object를 이미지 내에서 찾는 task 이죠.현존하는 Object…

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[CVPR 2023] CLIP the Gap: A Single Domain Generalization Approach for Object Detection

오늘 리뷰할 논문은 Single Domain Generalization (SDG) 분야의 논문입니다.일반적인 Domain Generalization 에서는 여러 source dataset을 사용하는 데에 반해, 본 SDG 분야에서는 단일 source dataset만을 사용해서…

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[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…

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