Category: Paper
Paper Review
[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…
[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…
[NeurIPS 2019] Stand-Alone Self-Attention in Vision Models
Introduction CNN은 강한 inductive bias와 translation equivariance와 같은 특성으로 이미지 관련 task에서 엄청난 성능 향상을 불러일으나, 큰 receptive fields에 대한 scaling properties가 좋지 않아 long range…
[CVPR 2021] Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design
안녕하세요. 세 번째 X-Review 글입니다. 지난 번 X-Review에서 CBAM 논문을 리뷰 하며 SENet도 함께 소개했기 때문에 SENet과 관련된 내용은 이전 리뷰에서 확인해주시면 감사하겠습니다. 물론, 필요…
[CVPR 2015] Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
안녕하세요. 이번에는 2015년에 Google에서 발표한 논문을 가져와 봤습니다. 이번 학기에 수강하고 있는 수업에서 이미지 캡셔닝이 언급되어서 궁금하여 읽어보게 되었습니다. 이미지 캡셔닝 분야에서는 Show and Tell…
[arXiv 2022] DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection
이번에 리뷰할 논문은 물체 검출 방법론 입니다. 트랜스포머 기반의 물체검출 중 DETR 계열의 방법론 중 처음으로 COCO 리더보드의 SOTA를 달성한 논문입니다. 현 시점에서는 해당 논문에서…
안녕하세요 우진님 좋은 질문 감사합니다. 말씀하신 것처럼 이 논문은 scale에 강인하면서도 절대적인 거리 값을 예측하는 metric depth estimation을 목표로 하고…