Author: 황 유진
A Generalizable Approach to Learning Optimizers
[논문 Link]논문에서 정의한 문제:deep neural network optimization을 자동적으로 하지 못하는 이유는 무엇일까? 대부분의 학습이 학습의 상황(훈련된 모델 등)에 의존적이기 때문이다. 해당 연구는 일반화에 초점을 맞춘…
Energy-Based model for self-supervised learning
본 리뷰는 해당 영상을 참고하였습니다. 1. 왜 Self-supervised learning을 연구해야 하는가AI와 Machine Learning 에는 다음의 3가지 도전과제가 있다.1. 적은 labeled samples 로 학습하기2. 추론을 위한…
Contrastive Learning of Image Representations with Cross-Video Cycle-Consistency
논문 소개본 논문은 에서 다루는 contrastive Learning는 self-supervised learning 에서 주로 사용되는 학습 기법으로, 군집 내의 (positive pair)간의 유사도를 높이고, 군집 간의 (negative pair) 유사도를…
Weakly Supervised Action Selection Learning in Video
소개 [Link]본 논문은 video에서 action part를 찾는 task 를 위한 논문이다(Temporal action localization task 이하, TAL).기존의 Weakly Supervised 기반의 TAL 방법론들은 비디오 단위의 레이블을 이용하여…
TSP: Temporally-Sensitive Pretraining of Video Encoders for Localization Tasks
논문이 집중한 문제해당 논문은 Temporal Action Localization, Action Proposal Generation, Dense Video Captioning 세가지 task의 성능을 향상 시키기 위한 pretrain 기법을 소개하는 논문이다. 본 논문에서…
Consistency-based Active Learning for Object Detection
본 논문은 Active Learning에 관한 논문이다. learning-based 알고리즘의 가장 큰 bottlenecks 중 하나는 labeled data의 부족이다. 이를 해결하기 위해 unlabeled, semi-supervised learning 기법들이 소개되었으나, 몇몇…
ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition
논문 소개본 논문은 video understanding의 핵심적인 문제인 video action recognition task를 해결하기 위한 모델을 2D CNNs, 3D CNNs으로 나눈다. 본 논문은 2D CNNs는 비디오의 시간적…
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
소개 본 논문은 Contrastive Learning 에서 유사성 최적화에 대한 새로운 관점을 소개한다. Contrastive Learning 은 Self-supervised learning에서 많이 사용되는 접근법으로 한국어로는 대조 학습이라 불리며 within-class(클리스…
Only Time Can Tell: Discovering Temporal Data for Temporal Modeling
본 논문은 기존의 temporal understanding을 진행하지 않았던 (비디오 중 하나의 영상으로만 예측을 진행했던) 학습법의 문제를 언급하며 이에 대한 원인으로 데이터셋의 문제를 든다. 따라서 frame shuffling이…
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