Author: 황 유진
Three Birds with One Stone: Multi-Task Temporal Action Detection via Recycling Temporal Annotations
Introduction 해당 논문은 temporal action detection task 를 위한 논문이다. temporal action detection 이란 비디오에서 action 영역의 시작과 끝을 (SSD의 bounding box)같이 localization과 classification을 진행하는…
“Weight Change Prediction for Automated Depression Diagnosis,” IEEE International Conference on Control, Automation and System (ICCAS), Oct 2021.
[CVPR2021] Abstract Spatial-Temporal Reasoning via Probabilistic Abduction and Execution
소개 해당 연구는 Probabilistic Abduction and Execution (PrAE) learner 를 제안한다. 이를 통해 기존의 후보군 중 카테고리를 선택하는 학습법이 아닌 확률적인 방법으로 답을 예측하며, visual…
[CVPR2021] Spatiotemporal Contrastive Video Representation Learning
해당 논문은 spatio, temporal 정보를 이용한 video augmentation을 통해 contrastive learning을 진행한는 방식을 소개한 논문이다. Temporal Augmentation하나의 비디오에서 두개의 clip을 positive pair로 사용하는 방식이다. 이때…
Objectron: A Large Scale Dataset of Object-Centric Videos in the Wild with Pose Annotations
오늘 소개드릴 objectron은 3D object detection 데이터셋으로 mediapipe에서 mobile real-time 3D object detection 을 위해 학습 데이터로 사용한 데이터입니다. 오늘 리뷰는 크게 1. 3D object…
Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning (MoCo)
해당 논문은 unsupervised visual learning을 dynamic dictionaries 구축 과정으로 정의하며 contrastive learning을 위한 크고 지속적인 사전을 구축하기 위한 연구를 소개합니다.IntroductionUnsupervised representation learning은 language processing 분야에서…
A Large-Scale Study on Unsupervised Spatiotemporal Representation Learning
해당 논문은 이미지 기반 unsupervised 방법론 모델을 통해 video에 대한 representation learning 실험을 진행한다.이미지 기반 방법론은 SimCLR, MoCo, BYOL, SwAV를 이용한다. 이미지기반 unsupervised 방법론들은 하나의…
[CVPR2021] On Semantic Similarity in Video Retrieval
해당 논문은 Semantic Similarity의 범위에 대해 논하는 논문이다. 처음 논문을 선택한 이유는 similarity의 범위에 대해 분석하고 있는 내용인지 궁금하여 선택하였다. 해당 논문에서 다루는 video retrieval은…
A Generalizable Approach to Learning Optimizers
[논문 Link]논문에서 정의한 문제:deep neural network optimization을 자동적으로 하지 못하는 이유는 무엇일까? 대부분의 학습이 학습의 상황(훈련된 모델 등)에 의존적이기 때문이다. 해당 연구는 일반화에 초점을 맞춘…
Energy-Based model for self-supervised learning
본 리뷰는 해당 영상을 참고하였습니다. 1. 왜 Self-supervised learning을 연구해야 하는가AI와 Machine Learning 에는 다음의 3가지 도전과제가 있다.1. 적은 labeled samples 로 학습하기2. 추론을 위한…
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