[카테고리:] X-Review
Paper, Conference, Seminar, API, Code, Dataset 등의 리뷰를 담을 예정입니다.
[IJCAI 2018]Visible Thermal Person Re-Identification via Dual-Constrained Top-Ranking
우선 Re-Identification(Re-ID)라는 task에 대한 논문은 처음 다루기 때문에 간단하게 설명을 드리자면, 사람을 식별하여 동일한 사람은 동일하게 인식하고 다른사람은 구별하는 task입니다. 이러한 task도 retrieval task 중…
[neurips2019]Compacting, Picking and Growing for Unforgetting Continual Learning
Introduction 본 논문은 incremental learning에 관한 논문입니다. figure2에서 방법론의 저력을 확인할 수 있는데요 기존 방법론인 Dynamic-expansion Net(DEN)[1]대비 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있습니다. 본 포스트에서는…
Self-supervised Learning
이번에 리뷰할 논문들은 모두 Self-supervised Learning 관련입니다. 예전부터 관심을 가지던 분야기도 했었고, 조만간 관련 분야로 연구를 할 수도 있을 것 같아서 공부를 하고 있습니다. 물론…
[CVPR 2019] Why ReLU Networks Yield High-Confidence Predictions Far Away From the Training Data and How to Mitigate the Problem
오늘 리뷰하려는 논문은 2019년도로 다소 예전 논문인데요, 제가 궁금했던 부분에 대해 분석을 제시한 것 같아 읽어보았습니다. Active Learning에서 Uncertainty를 기반으로 데이터를 선별하기도 하는데요, 문득 Uncertainty가…
[KROS 2022] 열악한 환경에서의 자율주행을 위한 다중센서 데이터셋 구축
이번 리뷰 논문은 한국로봇학회 KROS에 출판된 데이터 셋 논문입니다. 국방과학연구소에서 작성한 논문이며, 제 연구 방향성에 있어 하고파 했던 실험 환경과 센서 구성으로 구축된 논문이라 기록을…
[CVPR2021]DER: Dynamically Expandable Representation for Class Incremental Learning
논문 소개 본 논문은 incremental learning 문제를 해결하기 위한 논문이다. incremental learning이란, 모델이 지식을 확장하는 학습 방법론 중 하나로, old data로 학습한 모델을 new data로…
[ICLR2019] ImageNet-Trained CNNs are Biased Towards Texture; Increasing Shape Bias Improves Accuracy And Robustness
이번에 소개드릴 논문은 ICLR2019년에 게재된 논문으로 상당히 재밌는 논문입니다. 내용은 제목에서도 볼 수 있다시피, ImageNet으로 학습된 CNN은 texture의 편향이 되어 있으며, shape에 편향되도록 할 경우…
[AAAI 2021] Weakly Supervised Temporal Action Localization Through Learning Explicit Subspaces for Action and Context
안녕하세요, 오늘 X-Review는 Weakly-supervised Temporal Action Localization(WTAL) task 관련 논문을 가져왔습니다. 해당 논문은 2021년도 AAAI에 게재되었고, 제목은 ‘Weakly Supervised Temporal Action Localization Through Learning Explicit…
[CVPR 2022] Probabilistic Representations for Video Contrastive Learning (Part.1)
Before Review 정말 오랜만에 논문을 읽는 것 같습니다. 2달만에 리뷰 작성이네요. 원래는 에트리 다음 연도 연구 계획이랑 관련된 논문을 읽으려고 했지만 이번에 준비한 논문 제목도…
[NeurIPS2020]Learning Loss for Test-Time Augmentation
간단한 소개 본 논문은 test time에 적합한 instance-level의 data augmentation을 위한 방법론을 소개한다. 제안하는 방법론은 입력값을 transformation한 후보들의 loss를 예측하는 보조모듈을 이용하는데, loss가 낮게 예측된…
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