Author: 황 유진
[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…
[ICCV2021]Learning with Noisy Labels via Sparse Regularization
논문 소개 ○ 한줄 소개 해당 논문은 robust learning과 learning sufficiency 라는 두가지 요건을 잡기위한 방법이다. 기존의 논문들은 이러한 trade off 관계의 두 문제를 해결하기…
Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild
논문소개 “Self-supervised” 를 간단하게, 이상적으로 설명하자면 무엇이 떠오르시나요?바로 어느 이미지에든,어느 unbounded dataset에서든 배울 수 있어야 한다는 것 입니다.해당 논문은 512 개의 GPU를 사용해 이상적인 상황처럼…
Meta Pseudo Labels
소개 해당 논문은 새로운 semi-supervised learning 방식에 대해 소개한다. 해당 논문은 ImageNet에서 top-1 accuracy 기준 90.2%로 높은 성능을 보였으며 supervised learning 방식에 대적할 정도로 높은…
[2021CVPR]Global2Local: Efficient Structure Search for Video Action Segmentation
논문이 생각보다 어려워 리뷰 시간이 늦어졌습니다.. 논문 소개 해당 논문은 Video Action Segmentation를 위해 Temporal receptive fields를 조절하여 모델의 구조를 찾기위한 논문입니다. 제안하는 논문은 Large…
Propagate Yourself: Exploring Pixel-Level Consistency for Unsupervised Visual Representation Learning
해당 논문은 pixel-level로 Contrastive learning을 하는 방식을 제안한다. 기존의 unsupervised learning에서 Contrastive learning은 이미지 전체인 instance level로 이루어지곤 했다. 이러한 학습 방식은 image classification task에서는…
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