Author: 황 유진
[CVPR2022]Leverage Your Local and Global Representations: A New Self-Supervised Learning Strategy
Here! (용어가 익숙하지 않으신 분은 overview 먼저 읽으시는 것을 추천드립니다.) 본 논문은 multi-view 기반의 self-supervised learning 연구에서 많은 세종 rcv의 연구원들이 의문을 가졌던, “consistency regularization기반의 학습에서…
[CVPR2022]Learning Where to Learn in Cross-View Self-Supervised Learning
간단 소개:Self-supervised learning(SSL)은 모델의 학습을 위해 이미지에서 물체의 불변성을 활용한다. 특히 이미지에 서로 다른 augmentations을 적용하여 학습에 사용하는데, 이때 random crop 등으로 object가 손실되거나 misalignment가…
[CVPR2022]Align Representations with Base: A New Approach to Self-Supervised Learning
논문 소개 본 논문은 self-supervised learning의 메인스트림중 하나인 contrastive learning에서 발생하는 collapse 문제를 해결하기 위한 논문이다. 인공지능 모델의 학습에서 collapse 현상이란 모델의 출력이 하나의 형태로 수렴하게되는 경우인데,…
[CVPR2022]A Simple Data Mixing Prior for Improving Self-Supervised Learning
한줄 소개: Self supervised learning에 적용하기 위한 최고의 Data Mixing 기술 본 논문은 self-supervised setting에 적용하여 데이터 증폭을 통해 학습의 효율성을 높일 수 있는 새로운…
2022년 상반기를 마무리하며
어느새 일반적인 석사기간의 1/4 가 지났습니다. 석사생이 되면 많은것이 바뀔 줄 알았는데 생각보다 그렇지 않네요. 2022년도 상반기와 학부연구생 기간을 비교해보면 아무래도 과제에 대한 느낌이 많이…
[CVPR2022]Hypergraph-Induced Semantic Tuple Loss for Deep Metric Learning
* Intro [go to paper👋] * Triplet loss 는 직관적인 metric learning 방법론 중 하나이다. metric learning이란, 데이터간의 유사도를 거리기반으로 표현할 수 있는 인코더 f를…
[ICCV 2022]Beyond Semantic to Instance Segmentation: Weakly-Supervised Instance Segmentation via Semantic Knowledge Transfer and Self-Refinement
Intro Image segmenatation은 각 object 영역을 구별하면서 이미지에서 object가 차지하는 영역을 예측하는 instance segmentation과 이미지의 각 픽셀을 (일반적으로 사전정의된) 카테고리로 분류하는 semantic segmentation으로 나뉜다. 한편…
[NeurIPS2021] Meta-learning Sparse Implicit Neural Representations
Abstract coordinate-based neural representations 라고도 불리는 Implicit neural representations(INRs)은 signal representation 연구로, 기존 signal representation은 signal values를 좌표계인 voxel이나 pixels 기반으로 나타냈다면 INR은 연속된 정보인…
DG survey paper – part one
논문 링크:Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization [Link] What is Domain generalization(DG)? DG의 목적은 하나 혹은 다수의 도메인을 포함하는 학습 데이터로 학습한…
[CVPR2022]Towards Discovering the Effectiveness of Moderately Confident Samples for Semi-Supervised Learning
소개 최근 SSL(Semi-supervised learning)은 self-training, consistency regularization 기술 발전에 따라 발전했다. 이 기술들은 보통 confidence를 통해 데이터셋 필터링 과정을 거쳐 unlabeled sample에서 데이터를 선별하였는데, 본…
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