Author: 황 유진
Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
요약 본 논문은 Vision Transformers의 특성을 self-supervised 학습 방식을 통해 보이며, 최종적으로 그들이 제안하는 새로운 self-supervised method인 self-distillation with no labels(DINO)를 소개하는 논문입니다. introduction 본…
동시적인 비디오 검색 및 정렬 기법, (10-2021-0173248), 출원 완료
동시적인 비디오 검색 및 정렬 기법 (출원중, 2022.02.24 기준) 출원번호: 10-2021-0173248
Learning from Noisy Data with Robust Representation Learning
요약:본 논문은 모델의 representation 능력을 강인하게 하여 noise가 포함된 데이터에서 학습을 진행할 수 있도록한다. Introduction 기존의 DNNs은 noise에 민감하였다. 또한 real world data는 주로 noise가…
[ICCV2021]Semi-Supervised Active Learning with Temporal Output Discrepancy
요약:본 논문은 모델의 시간에 따른 학습 정도(TOD)를 이용하여 uncertainty를 측정하는 Active Learning 방법론이다. Image Classification과 Segmentation task에서 SRAAL보다 높은 성능을 보인다. 1. Introduction & Relate…
Semi-supervised Active Learning for Semi-supervised Models: Exploit Adversarial Examples with Graph-based Virtual Labels
논문 [Link] | 랩 세미나 [Link] | PPT [Link] ⁌ 요약 ⁌ 해당 논문은 Dataset 구축 비용을 효율적으로 사용하기 위한 연구인 SSL(=semi-supervised learning)과 AL(=active learning)을…
[AAAI 2022]Active Learning for Domain Adaptation: An Energy-based Approach
요약 해당 논문은 Energy-based Learning 방법을 이용하여 Active DA(domain adaptation) 다루기 위한 논문이다. 용어 정리 Active domain adaptation (Active DA)[1]의 세미나에서 active learning과 domain adaptation…
[arXiv2019]Discriminative Active Learning
요약 해당 논문은 2019년 공개되었으며[Link]. batch mode로 작동하는 active learning 기반으로 큰 배치 사이즈에 대응하기 위한 연구이다. 용어 설명 active learning: 이전 X-Review[SRAAL]의 배경 기술…
[CVPR2020]State-Relabeling Adversarial Active Learning (SRAAL)
1. 요약해당 논문은 데이터의 레이블이 없는 Unlabeled 데이터의 가치를 효과적으로 판단하는 모델을 학습하기 위해 Labeled data의 Annotation 정보와 Labeled data+Unlabeled data의 State 정보(=Labeled/Unlabeled)를 모두 사용하는…
CVPR 2022 논문 작성기
본 논문 작성기는 제가 이번 논문 작성 시 중요하다고 느낀 것을 위주로 작성하였습니다. 1. 논문의 기여 항목 (contribution) 작성논문 작성 가장 가장 초반에 했던 일은…
Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners
해당 논문은 NeurlPS’2020에 공개된 논문으로 FixMatch와 같이 발표되었다. 두 논문 모두 Google 에서 발표되었다. FixMatch는 CIFAR-10과 같은 작은 데이터셋에서 Semi-supervision의 새로운 모델의 가능성을 보였고, 해당…
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