Author: 황 유진
[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…
[Explainable AI]Interpretable Text-to-Image Synthesis with Hierarchical Semantic Layout Generation
이미지와 text 매칭에 관련한 논문이다. 기존의 방식은 텍스트와 이미지를 직접 매칭 했다면, 이 제안 방식은 위의 그림에서 확인할 수 있듯이 먼저 box generation으로 위치를 매칭…
[CVPR2020] Exemplar Normalization for Learning Deep Representation
Normalization method 로는 대표적으로 batch normalization, instance normalization, instance normalization, layer normalization, group normalization가 있다. 이러한 normalization은 각자 다른 task를 위해 디자인 되었는데 이 normalizer들의…
안녕하세요 태주님 댓글 감사합니다. 답변을 드리자면, A1. 저자가 real data 수를 바꿔가며 실험을 진행할 때, Real data가 150개일땐 Real data…