Author: 황 유진
[CVPR2023]Divide and Adapt: Active Domain Adaptation via Customized Learning
INTRO 본 논문은 Domain adaptation 문제를 효율적으로 해결하기 위해 Active Learning 을 적용한 논문이다. Domain adaptation이란 어떤 테스크 A에 대해서 특정 도메인으로 학습된 모델을 같은…
[CVPR2023]Siamese Image Modeling for Self-Supervised Vision Representation Learning
소개 최근 Self-supervised Learning(SSL) 분야는 다양한 비전분야의 응용문제(downstream vision tasks)에서 좋은 퍼포먼스를 보이고 있다. 현재 SSL분야는 크게 두 가지 접근법으로 발전하고 있다: Instance Discrimination(ID), Masked…
[NeurIPS2021]Batch Active Learning at Scale
Intro 본 논문은 이전 연구에서 고려하지 않았던 large batch size(기존의 약 2배, 100K~1M)를 갖는 active learning 알고리즘을 위한 Cluster-Margin Algorithm이라는 방법론을 제안하는 논문이다. 매우 큰…
[NeurIPS2022]LADA: Look-Ahead Data Acquisition via Augmentation for Deep Active Learning
Intro 해당 논문은 data augmenation과 active learning을 결합한 논문입니다. 두 방법론은 모두 딥러닝 모델의 학습 데이터가 부족한 상황에서 이를 효과적으로 해결하기 위한 대책입니다. 두 접근법이…
[CVPR2022]Not All Labels Are Equal: Rationalizing The Labeling Costs for Training Object Detection
요약: 검출기(detector)의 확신도(confidence)에 기반한 다양한 능동 학습(Active Learning)이 많다. 이들 방법론은 한가지 문제점을 내포하고 있는데, 예측이 잘 작동하는 이른바 high-performing classes를 위해 설계된 것이 일반적이며…
[CVPR2022]Active Learning by Feature Mixing
Abstract Active Learning(AL)이란 무엇인가요? 능동 학습으로 직역되는 AL은 사람이 모델에게 학습할 데이터셋인 training set을 구축하는 것 처럼 학습의 주체인 모델이 능동적으로 training set을 구축하여 학습을…
[CVPR2021]Multiple Instance Active Learning for Object Detection
목적: instance leverl의 uncertainty를 측정하여 object detector를 학습하기 위한 정보가 가장 많은 이미지를 선택하는 모듈, Multiple Instance Active Object Detecion (MI-AOD) 제안. 간단한 원리 소개:…
[NeurIPS2019]Experience Replay for Continual Learning
Abstract continual learning은 기존의 경험을 보전해야한다는 문제와 동시에 새로운 정보를 받아들일 수 있어야한다는 문제를 해결해야합니다. 이러한 문제는 서로 반대되는 성격을 지니고 있어 stability-plasticity dilemma를 가진…
[Nature2022]Three types of incremental learning
Abstract continual learning, incremental learning이라고 불리는 deep learning 학습 기법은 자연지능의 중요한 특징입니다. incremental learning은 시나리오에 따라 크게: task-incremental, domain-incremental, class-incremental learning으로 나눌 수 있는데요,…
[NeurIPS2019]Uncertainty-based Continual Learning with Adaptive Regularization
♞proposed A fresh interpretation on the KullbackLeibler (KL) divergence term of the variational lower bound for Gaussian mean-field approximation. From this discovery, they proposed a…
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