Review 썸네일형 리스트형 Brief Review on Anchor-Free Object Detection (2019-2020) Anchor-based Object Detection의 설계 Faster R-CNN, RetinaNet, YOLOv2, SSD 등 다양한 Object Detection 아키텍처들은 정확도를 높이기 위해 사전에 정의된 Anchor라는 개념을 도입하고 있습니다. 아무런 전제 조건이 없는 상태에서 물체의 위치와 크기를 학습하기보다는, 대부분의 물체들은 어느 정도 일반적인 형태를 가지고 있으므로 그러한 출발점(Anchor)을 미리 정의해놓고 그로부터 Regression을 하면 보다 빠르게 학습하며 정확히 물체를 탐지할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 봅시다. 만약 Feature Map이 원래 이미지보다 1/4로 줄어들었다면 Feature Map의 각 픽셀마다 $4\times 4$의 크기를 갖는 가장 단순한 형태.. 더보기 시간에 따른 도시 개발을 추적해봅시다 - SpaceNet 7 수상자 기술 분석 참조: https://medium.com/the-downlinq/the-spacenet-7-multi-temporal-urban-development-challenge-announcing-the-winners-847a9a53004c SpaceNet 7: The Multi-Temporal Urban Development Challenge SpaceNet은 지리 정보와 관련된 AI 응용 연구를 하는 비영리 기관입니다. 특히 값비싼 위성영상 데이터, 어노테이션과 관련해 다양한 오픈소스 데이터셋 공개 및 경진대회 개최를 하고 있어 위성영상을 활용하고 싶은 연구자, 개발자들에게 많은 각광을 받고 있습니다. 목표 이번 SpaceNet7은 Multi-Temporal Urban Development Challenge로.. 더보기 Score-based Generative Modeling by Diffusion Process Introduction to Score-based Generative Models Generative Model는 현실에 존재할만한 그럴듯한(High-fidelity) 이미지를 만들거나, Semi-supervised Learning, Few-Shot Learning 등의 문제에서 성능을 향상시키거나, 적대적 예제나 이상치 탐지를 하는 데 이용하는 등 다양한 응용 문제들에 활용될 수 있습니다. 대표적인 예로 흔히들 잘 알려져 있는 Autoencoder, VAE, GAN, Normalizing Flows를 들 수 있을 것입니다. 이번 글에서는 이와는 다른 방법론인 Score-based Generative Modeling에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다. 이 글에서 주로 다룰 논문은 아래와 같습니다. Gener.. 더보기 라벨 스무딩(Label smoothing), When Does Label Smoothing Help? $ \newcommand{\infdiv}{D\infdivx} \newcommand{\comz}{\mathcal{Z}} \newcommand{\vec}{\boldsymbol} $ 딥 러닝의 신뢰도를 개선하기 위한 모델 보정(calibration) 기법 소개 최근 다양한 분야에서 각광 받는 딥 러닝은 성능 면에서 매우 우수한 결과를 보여주고 있지만, 실제 애플리케이션에서 사용하기에는 신뢰성 측면에서 부족한 면이 있습니다. 대표적인 예로, 의료 영상에서 딥 러닝 모델을 사용해 질병 여부를 판단할 때 신뢰성에 대한 고려가 없다면 모델의 출력 결과인 예측 확률과 실제로 정답을 맞힐 확률이 일치하지 않는 문제가 있습니다. 다른 말로, 일반적인 딥 러닝 모델은 실제로 정답을 맞출 확률보다 자신이 예측한 결과를 과잉 .. 더보기 Real-world Super-resolution via Kernel Estimation and Noise Injection [paper], [code] *테스트 코드만 공개됨 Real-world 및 Blind Super-resolution (SR)에 관련된 논문으로 CVPR 2020 workshop (NTIRE 2020) 페이퍼입니다. 더불어 NTIRE 2020 real-world SR 챌린지에서 1위를 차지한 방법이기도 합니다. 여기서는 Real-world SR과 Blind SR에 대해서 간략히 알아보고 논문에서 제안한 방식을 알아보겠습니다. Introduction 일반적으로 기존의 SR 방법들은 low-resolution (LR), $I_{LR}$, 영상을 다음과 같이 high-resolution (HR), $I_{HR}$ 영상들로부터 구했습니다. $$ I_{LR} = I_{HR} \downarrow_s $$ 이를 통해 .. 더보기 Anomaly detection using one class neural networks (Raghavendra Chalapath, 2018) 이상 탐지(Anomaly Detection)는 정상 데이터들과 큰 차이를 갖는 이상치(Anomaly)를 탐지하는 문제로 최근 딥 러닝을 이용해 해결하려는 연구가 많이 진행되고 있습니다. 이상치는 정상적인 패턴에서 벗어나 예상되는 패턴을 따르지 않는 개체를 의미하며, 오류로 인해 야기되기도 하지만 알려지지 않은 새로운 발견을 찾아내는 근거가 되기도 합니다. 따라서 이상 탐지는 사이버 보안, 의학, 금융, 행동패턴, 자연과학 및 제조업 등 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있으며 최근 놀라운 성능 향상을 이끈 딥 러닝과 결합해 탁월한 성과를 낼 것으로 기대되고 있습니다. 본 논문에서는 딥 러닝 모델을 통해 추출한 특징(deep learning features)과 전통적인 이상 탐기 기법인 One-Class S.. 더보기 CVPR 2020 동향 분석 **************** 목차 **************** 1. CVPR2020 Wordcloud 분석 2. CVPR2019 vs. CVPR2020 3. ICCV2019 vs. CVPR2020 4. 의견 *************************************** 1. Word cloud 분석 특정 산업과 기술의 트렌드를 파악하기 위한 방법 중 하나로 중요 저널/컨퍼런스에 발표된 논문의 제목들을 이용해 통계를 내는 방법이 있습니다. 이번 글에서는 CVPR 2020에 발표된 논문들을 통해 컴퓨터 비전 연구 관련 트렌드가 어떤지 살펴보도록 하겠습니다. 보다 직관적인 시각화를 위해 CVPR 2020 메인 섹션의 논문 제목을 이용해 Word cloud와 각 단어별 그래프를 만들어보았습니다. W.. 더보기 A Benchmark for Interpretability Methods in Deep Neural Networks 1. Introduction Machine Learning에서 어떤 특징점이 예측에 중요한 역할을 하는지 알아내는 것은 매우 중요합니다. 이를 통해서 Model의 성능을 향상시키는 방법을 알아내는 것, 예측에 대한 신뢰성 확보, 이상 탐지를 알아내는데 도움을 줍니다. 하지만 이 분야는 Ground Truth 가 없다는 점과 정확히 측정할 수 있는 수학적 방법이 없다는 점으로 인해 해결하기 쉽지 않습니다. 두 가지를 요약하면 즉, 정답이 없다는 것입니다. 하지만 이 논문에서는 수학적이진 않지만 실험적으로 어떠한 특징점이 중요한지 평가를 하는 방법을 소개합니다. 일반적으로 지금까지 대표적으로 사용되어 왔던 특징점의 중요도를 평가하는 방법에는 해당 특징점을 삭제한 후 기존 Model의 성능이 얼마나 떨어졌는지.. 더보기 이전 1 2 다음
