AI Technology/Self-supervised Learning4 [논문리뷰] Class-Agnostic Self-Supervised Learning for Image Angle Classification 이 논문은 이미지의 각도를 예측하는 모델을 다룬다. 컴퓨터 비전을 공부하면서 몇달동안 각도 예측에 대해 이것저건 다뤄봤고 그에 대한 연구 결과를 작성한 논문이다. ICCAS'23 논문 링크는 추후에 IEEE Xplore 링크를 올릴 것이다. Abstract 이미지의 각도를 예측하는 것은 공장 자동화 같은 산업에 적용할 수 있으나, 학계에서 큰 주목은 못받고 있다. 그 이유 중 하나는 모든 객체들이 명백한 방향성을 가지고 있는것이 아니기 때문이다. 특히 원형 객체는 각도를 찾는다는 것 자체가 모순인데 일반적인 classification dataset은 이러한 객체들이 다수 존재한다. 그래서 이것들은 학습하는 모델에 noisy로 작용하게 된다. (a)같은 경우는 물체의 방향성이 명확하지만 (b)같은 경우는 .. 2023. 8. 24. Universal Domain Adaptation through Self-Supervision 리뷰 무한 연구&실험만 하다가 벌써 다음주 개강이다. 그래도 수업을 인공지능 위주로만 신청해서 수업 및 시험공부 부담없이 연구에 집중할 수 있을 것 같다. 다른 논문을 읽다가 이해 안되는 공식이 있었는데 proposed by [26]이라 적혀있어서 읽는 논문[26]이다. NeurIPS'20 https://arxiv.org/abs/2002.07953 Universal Domain Adaptation through Self Supervision Unsupervised domain adaptation methods traditionally assume that all source categories are present in the target domain. In practice, little may be know.. 2023. 2. 16. Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations 리뷰 시간이 너무 잘 간다. 이젠 정말 진짜 선택과 집중이 중요해진것 같다고 느껴진다. 대학 졸업까지 1년, 학석사로 석사기간 1년 반 2024년 2월 학부 졸업, 2025년 7월 석사 졸업이 연달아 있어서 바쁘다. ICLR'18 https://arxiv.org/abs/1803.07728 Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations Over the last years, deep convolutional neural networks (ConvNets) have transformed the field of computer vision thanks to their unparalleled capacity to learn high level s.. 2023. 1. 18. Self-Supervised Representation Learning by Rotation Feature Decoupling 리뷰 Self-supervised learning은 label을 데이터셋이 주는것이 아닌 모델이 스스로 지도감독을 통해 학습하는 방식이다. 이 기술도 꽤 유망한 기술이니 열심히 공부해야겠다. CVPR'19 https://ieeexplore.ieee.org/document/8953870 Self-Supervised Representation Learning by Rotation Feature Decoupling We introduce a self-supervised learning method that focuses on beneficial properties of representation and their abilities in generalizing to real-world tasks. The method.. 2023. 1. 12. 이전 1 다음
