Author: 황 유진

이 게시물은 Dive into deep Learning 을 공부하며 정리한 것 입니다. 실습은 아마존이 선택하여 유명한 새로운(?)딥러닝 인터페이스 MXNet을 이용하나, Pytorch와 Tensorflow도 제공합니다.데이터 전처리 관련하여 mxnet의…

Abstract일반적으로 네트워크는 accurate(정교함)와 robust특성을 함께 갖을 수 없다고 알려져있다. 예를 들어 adversarial example에 robust한 특성을 갖기 위하여 clear한 input에 어려운 예제를 학습시켜 네트워크의 margin을 키운다….

https://arxiv.org/pdf/2006.13314.pdf Introduction NAS(Neural Architecture Search)는 automatic design of deep learning network를 위한 연구분야이다. 이는 몇몇 데이터셋에서는 인상깊으리만큼 좋은 결과를 내었지만, 어마어마한 연산량 때문에 large-scale tasks…

Keywords: Image captioning, pretraining, transfer learning [논문링크] introduction시각적 표현을 학습하는데 있어 일반적으로 pretrain된 CNN을 이용한다. 이러한 접근법은 성공적이나, human workers에 의한 정보이므로 pretrain을 위한 데이터셋을…

1. Abstract제안하는 Polar mask는 anchor-box free 방식의 single shot instance segmentation 기법이다. PolarMask는 instance segmentation 문제를 instance center분류 및 윤곽선을 예측하는 문제로 바꾸어 해결하였다. 그…

ICRA의 Plenary Talk 였던 Self-Supervised Learning & World Models를 이해하기 앞서 영상에서 많이 등장했지만 이해되지 않았던 개념을 정리하고자 합니다. 1. Energy base model (EBM) 접근법EBM은…

이 논문은 인간의 불확실성을 담은 데이터의 효용성에 대해 다루었다. 보면서 Knowledge Distillation(모델증류) 기법이 떠올랐는데, 논문에서는 모델 증류기법은 soft label을 위해 network를 사용하기 때문에 확실한 기준이…

ICRA 2020 동영상 녹화를 마무리하며, 학부연구생으로서 경험한 연구원 생활을 정리하려 합니다. 사실 아직 발표 공개도, 질의도 받지 않아 한바퀴를 돌았다고 할 수 는 없고, 전에…

Index Terms—Image Processing, Image Restoration, Neural Networks, Loss Functions. Loss들의 특징을 찾아보다 알게되었음. 논문 링크INTRODUCTION neural networks가 computer vision과 image processing 분야에서 사용되면서 많은 연구자들은…

Abstract이 논문은 부적절한 white balance(WB)에 의해 발생하는 strong color cast가 어떻게 DNN이 segmentation과 classification 작동 성능에 나쁜 영향을 미치는지를 탐구한다.추가로 기존의 image augmentation 방식이 WB…