Author: 황 유진
NASTransfer: Analyzing Architecture Transferability in Large Scale Neural Architecture Search
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…
VirTex: Learning Visual Representations from Textual Annotations
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…
[CVPR2020]PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation
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…
Energy base models
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…
[ICCV2019]Human uncertainty makes classification more robust
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…
[2020]학부연구생의 연구한바퀴
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…
[arXiv2015]Loss Functions for Image Restoration with Neural Networks
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…
[ICCV2019]What Else Can Fool Deep Learning? Addressing Color Constancy Errors on Deep Neural Network Performance
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…
[ICCV2019]On the Design of Black-box Adversarial Examples by Leveraging Gradient-free Optimization and Operator Splitting Method
Abstract강인한 machine Learning은 매우 중요한 토픽이다. 강인한 machine Learning을 위한 연구분야 중 하나인 black-box adversarial attacks 는 모델의 setting이나 query의 복잡성 때문에 제한되는 부분이 많다.이…
[CVPR Workshop Deep Vision 2020]Top-Down Networks: A coarse-to-fine reimagination of CNNs
생물학적 vision에서는 보통 물체를 인식할 때 Coarse-to-fine방식으로 진행됩니다. 이와 반대로 CNN 방법들은 보통 Fine-to- coarse 방식(=BottomUp)으로 물체를 인식합니다.이 논문은 생물학적으로 볼때와 같이 Coarse-to-fine 방식(=TopDown)으로 집중하게…
안녕하세요. 현우님 좋은 댓글 감사합니다. 네, 현우님이 댓글에 남겨주신 것처럼 Table 3에서 A와 B는 샘플링하는 프레임수가 32개와 4개로 sparse하게 샘플링했을…