Author: 황 유진
[CVPR2022]Propagation Regularizer for Semi-supervised Learning
Intro 본 논문은 labeled data가 매우 적은 상황에서 semi-supervised learning을 할 때 발생할 수 있는 문제점인 confirmation bias 문제를 해결하기 위한 논문으로, 해당 문제의 해결…
SimMatch: Semi-supervised Learning with Similarity Matching
본 논문은 semi-supervised learning 방법론에 관한 논문이다. 본 논문은 semi-supervised 방식의 핵심 접근법 중 하나인 consistency regularization을 instance-level과 semantic-level 로 동시에 적용하였다. 이를 통해 ImageNet…
DASO: Distribution-Aware Semantics-Oriented Pseudo-label for Imbalanced Semi-Supervised Learning
논문 요약 잘 가공된 labeled data와 unlabeled data는 분포차이(class distribution mismatch)나 편향(class imbalance)가 존재할 수 있다. 본 논문은 이러한 real-world application에서 발생할 수 있는 문제에…
[ICLR 2020]Reinforced active learning for image segmentation
본 논문은 Reinforce learning 기반으로 sematic segmentatio을 위한 active learning을 진행하기 위한 방법론 이다. Semantic segmentation은 ground truth를 생성하기 위해 많은 cost가 발생하는 task 중…
Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples
소개 본 논문[pdf]은 non-parametrically 한 방식으로 unlabeled image의 psuedo label을 생성하여 학습하는 semi-supervised learning논문이다. labeled image로 구성된 support samples를 이용해 pseudo label을 생성하고 이를 학습에…
[WACV2022]Hierarchical Proxy-based Loss for Deep Metric Learning
요약:해당 논문은 classification 구조를 갖는 task에서 class간 Hierarchical 구조를 고려할 수 있도록 설계된 Deep metric learning 방법론입니다. 배경 소개: Deep Metric Learning(DML)이란 convolutional neural networks를…
Boosting Contrastive Self-Supervised Learning with False Negative Cancellation
요약: 본 논문은 self-supervised의 발전을 이끈 contrastive learning의 positive, negative pair의 구성에서 False Negative의 존재에 대해 집중한 논문이다. Introduction: False negative 란 그림에서 보는 repel…
[ICLR2020]Revisiting Self-Training for Neural Sequence Generation
기존 Self-Training의 경우 classification task에 주로 사용되었으며 비교적 복잡한 sequence generation tasks(예. machine transflation)는 target space의 구성적 특징으로 그 효과가 명확하지 않았다. 본 논문에서는 self-training이…
Barlow Twins: Self-Supervised Learning via Redundancy Reduction
소개 [arXiv] Self-supervised learning은 collapsing solution 해결책으로 수렴하는 문제를 가지고 있습니다. collapsing solution의 발생 경위는 다음과 같습니다. 데이터 x를 모델의 입력으로 하여 이에 적합하게 라벨링 된…
Exploring Simple Siamese Representation Learning
°•°• 요약 •°•° siamese network의 collapsing solution 수렴을 막는 요인은 stop-gradient 다. °•°• 소개 •°•° 많은 self-learning 방법이 siamese network를 이용한다. 그리고 이러한 방법론은 주로…
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