[NeurIPS2019]Uncertainty-based Continual Learning with Adaptive Regularization
♞proposed A fresh interpretation on the KullbackLeibler (KL) divergence term of the variational lower bound for Gaussian mean-field approximation. From this discovery, they proposed a…
[ICCV 2019] Variational Adversarial Active Learning
오늘은 다소 예전 논문을 가져왔습니다. 제가 이번에 리뷰하려는 방법론은 Active Learning 의 대표 방법론 중 하나인데요. 그동안 막연하게 어떤 방법론인지만 이해했을 뿐 디테일한 이해와 리뷰가…
[IEEE 2020] ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds with Image Votes
Facebook AI에서 19년도에 나온 VoteNet에 이어 ImVoteNet을 내놓았다. VoteNet은 3d geometry input만을 사용하여 indoor상황에서 다른 rgb-d input을 사용하는 모델보다 좋은 성능을 보였었다. 이때 ImVoteNet은 RGB…
[ICLR 2021] An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
Abstract nlp에서 transformer가 등장하고 해당 분야의 standard한 모델이 되었다. 이에 computer vision 에서도 이를 응용한 연구가 진행되었다. vision task에 attention을 사용한 것이 그 예이며, convolution…
[CVPR 2022] M2FNet: Multi-modal Fusion Network for Emotion Recognition in Conversation
이번에 감정 인식 관련하여 서베이를 하던 중에 emotion recognition in conversations이라는 분야를 발견하게 되었습니다. 결국에는 emotion recognition인거 아니냐 하시겠지만 디테일하게 살펴보니 emotion recognition과 emotion recognition…
[CVPR 2022] Alignment-Uniformity aware Representation Learning for Zero-shot Video Classification
안녕하세요. 지난번에 읽은 논문에서 Alignment와 Uniformity 관점에서의 Loss를 설계한 논문을 바탕으로 하는 연구가 있었는데, 새로운 느낌이 들었습니다. 찾아보니 해당 연구를 바탕으로 하는 다른 논문들이 많아서…
[TMM 2023] A Novel Action Saliency and Context-Aware Network for Weakly-Supervised Temporal Action Localization
안녕하세요, 오늘 제가 X-Review에서 소개해드릴 논문은 IEEE Transactions on Multimedia 저널에 게재된 ‘A Novel Action Saliency and Context-Aware Network for Weakly-Supervised Temporal Action Localization’입니다. 올해…
[WACV 2023] TransVLAD: Multi-Scale Attention-Based Global Descriptors for Visual Geo-Localization
제가 이번에 리뷰할 논문은 WACV 2023에 발표된 TransVLAD라는 논문으로 Transformer와 VLAD가 합쳐진 논문입니다. 도로 환경에 대한 retrieval논문을 찾아보다 읽게 된 논문입니다. Introduction Visual geo-localization에서 기존의…
[CVPR 2015] Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
Introduction intro에서는 이 당시 등장했던 cnn classification모델인 alexnet, vgg, googlenet을 설명하며 이들의 구조에 관해 이야기합니다. 기존 cnn모델은 [그림 1]과 같이 convolution을 이용해 특징을 추출하고, 이를…
[CVPR2022]Probing Representation Forgetting in Supervised and Unsupervised Continual Learning
What is the point it talking about? 이번 논문 또한 incremental/continual learning(이하 CL)과 관련된 내용입니다. 앞선 세미나 등에서 태스크를 소개하며 말씀드린 것처럼 CL이란 여러가지 과제를…
안녕하세요 지연님 좋은 리뷰 감사합니다. SGM 설명해주시는 부분에서 저는 문맥상 SGM이 학습시에만 사용되서 visual feature가 context정보를 학습하도록 돕는다고 이해했는데 "SGM은…