(23.01.17) SSL(self-supervised learning) 논문 리뷰 2탄 이번에 정리할 논문은 MoCo라 불리는 논문이다. - 논문 제목: Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning (CVPR 2020) - https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf Abstract 저자는 Momentum Contrast for unsupervised visual representation learning, 즉 MoCo 를 제안한다. contrastive learning의 관점에서 dynamic dictionary를 queue로 구현하고, moving-average encoder를 사용한다. Method 간단..

(23.01.17) SSL(self-supervised learning) 논문 리뷰 1탄 Self-supervised learing 에 대해 처음으로 리뷰할 논문은 SimCLR이라고 불리는 논문이다. - 논문 제목: A Single Framework for Contrastive Learning of Visual Representations (ICML 2020) - https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf Abstract 저자는 3가지를 보여주는데, 아래와 같다. 1. self-supervised learning에서 data augmentations의 구성이 매우 중요한 역할을 한다. 2. representation과 contrastive loss 간의 learnable nonli..

참고 링크 https://cs231n.github.io/ http://aikorea.org/cs231n/ -> 한글 번역 Image classification: Data-driven Approach, k-Nearest Neighbor, train/val/test splits image classification (이미지 분류) : 입력 이미지를 정해진 카테고리 중 하나인 label로 분류하는 문제 -> object detection, segmetation 과 같은 다른 컴퓨터비전 문제에 쓰임 나타날 수 있는 문제점들 1. viewpoint variation(시점 변화): 객체의 단일 인스턴스는 카메라에 의해서 시점이 달라질 수 있음 2. scale variation(크기변화): visual class는 ..