Author: 황 유진
[NeurIPS 2021] Learning Debiased Representation via Disentangled Feature Augmentation
안녕하세요. de-biasing 방법에 대한 세 번째 논문입니다. 소개했던 앞선 연구에서는 bias 특징을 갖지 않는 bias-conflicting 데이터에 대한 학습 가중치를 높여 de-biasing을 진행했습니다. 그러나 bias-conflicting 데이터는…
[NeurIPS 2022]Learning Debiased Classifier with Biased Committee
안녕하세요. 지난 리뷰에 이어서 학습 데이터 편향으로 발생하는 문제를 해결하는 논문을 리뷰하려 합니다. 지난 리뷰에서는 학습에 악영향을 끼치는 편향은 대체로 학습하기 쉽다는 특징을 이용하여 학습…
[NeurIPS 2020] Learning from Failure: Training Debiased Classifier from Biased Classifier
안녕하세요. 오늘 논문에서는 딥러닝 모델을 학습할때 발생할 수 있는 편향문제에 대해 다룬 논문을 소개하려 합니다. 소개할 논문에서 다루는 편향 문제란, 수집한 학습 데이터의 분포에 의도하지…
[ECCV2022]Detecting Twenty-thousand Classes using Image-level Supervision
#676478 이번에 리뷰드릴 논문은 Object Detection 데이터셋의 다양성 한계를 극복하는 방법론을 다루는 논문입니다. Meta AI(이하, 메타)와 텍사스 대학에서 발표된 연구이며 ECCV 2022에 등재되었습니다. 그럼 리뷰를…
[CVPR2024]Plug and Play Active Learning for Object Detection
추천 독자 Active Learning 연구에 관심이 있으며, 이를 Object Detection 연구로 확장하고 싶은 사람. Contribution Generalized Method제목에도 나타났듯이 Plug and Play 가능한 방법론으로, 다양한 object…
2024년 상반기 회고@황유진
저는 해당 글을 하반기 계획을 위주로 작성할 예정입니다 # 연구 주제 현재는 베이지안 딥러닝을 공부중입니다.CVPR 참관기에서 다뤘듯이 저는 인공지능의 해석가능성/개입가능성에 관심이 있고, 최근 진행했던 분야인…
CVPR2024 참관기@황유진
#CVPR2024 참관기
세종대학교 RCV 연구실
박사과정 황유진
2023년을 마무리 하며 – 황유진
“내가 석사라니” 라는 조급함과 함께 시작한 학위기간이 끝나지 않을것같다가도 끝이 나버렸습니다. 정말 순식간이네요. 아직 2023년의 마무리에 미흡한 점이 많아 정리하기에는 정신이 없습니다만, x 다이어리를 기회…
[arXiv2023]LossMix: Simplify and Generalize Mixup for Object Detection and Beyond
본 논문은 2023년 arXiv에 올라온 논문입니다. Mixup과 같은 augmentation 방법론을 다양한 task에 적용을 고려한 논문을 찾다가 읽게 되었는데, 소개를 시작해보겠습니다. What’s the starting point of…
[CVPR2022]Active Teacher for Semi-Supervised Object Detection
[go to paper: pdf] 본 논문의 주제인 Active Teacher는 무엇인가요? Active Teacher란 active learning의 특징처럼 “주기적인 학습”을 하며 “teacher-student 구조를 갖는” 형태의 학습을 의미합니다. 즉,…
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