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목록Data Science/Self Supervised Learning (26)
KalelPark's LAB
Abstract 본 논문은 label 없이, model을 학습하는 Self-Supervised Learning을 분석합니다. 본 논문은 3가지 method를 비교합니다. (BiGAN, RotNet, DeepCluster). 데이터가 상당히 많더라도, Supervision과 같이 학습하는 것은 불가능합니다. 1) 본 논문은 초기 layer에서는 natural images의 통계에 대한 정보를 갖는 것이 힘들다는 것을 설명하고, 2) self-supervision에서는 그러한 표현력을 Self-supervision을 통해서, 학습될 수 있다고 설명합니다. 그리고, 대규모 데이터셋을 사용하는 것 대신 합성 변환을 활용하여, low-level statistics를 포착할 수 있습니다. Introduction 본..
Abstract 본 논문은 Generative, Representation을 동시에 활용하는 MAsked Generative Encoder(MAGE)를 소개합니다. 본 아이디어의 핵심은 마스크된 이미지를 활용하여, 이미지를 Generative 하는 방법과 Representation 2가지 모두 학습할 수 있습니다. MAGE는 입력 및 출력에서 GAN에 의한 토큰을 사용하여, Masking과 결합합니다. Contrastive loss를 Encoder에 추가함으로써, 표현력을 극대화합니다. Introduction Generative 와 recognition task는 visual과 data 내 semantic 정보를 학습해야 합니다. Generation은 high-level semantics과 low-lev..
GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract 이미지로부터의 Self Supervised Learning의 목표는 대규모 데이터에 대한 annotat..
Abstract 본 논문에서는 Self-supervised Learning으로 확장가능한 masked autoencoder를 소개합니다. input 이미지를 무작위로 patch로 분할 한 후, 몇 개는 정보를 잃게 한후, 다시 생성하도록 학습하는 방식입니다. 주된 기여로는 2가지가 존재합니다. 1. Using the Encoder Decoder structure, and reconsturcture msising patches in decoder. (Encode, Decoder 구조를 사용합니다.) 2. we mask high propotion for self-supervised learning task. (상당히 많은 부분 75%를 missing patches로 활용합니다.) Introduction GP..
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