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목록Data Science (117)
KalelPark's LAB
[ Meta Learning ] Meta-Learning based on Metric
Metric Learning이란? 학습하고자 하는 학습 방법은 다양한 태스크에서 사용할 수 있는 좋은 특징 공간(feature Space)이다. 즉, 새로운 태스크를 잘 활용할 수 있는 유용한 Manifold interpolation을 학습하는 것을 목표로 한다. 즉, 메트릭 기반 방법은 같은 라벨을 갖는 Support Set과 Query Set의 데이터 쌍이 비슷한 매니폴드 공간에 임베딩 되는메타러닝을 수행하며, 새로운 태스크가 들어왔을 때도 학습과정에서 이를 발견하지 못하였더라도, 같은 라벨의 데이터 쌍은 비슷한 공간에 임베딩 되도록 합니다. 메타러닝을 진행한 이후, few-shot learning을 진행하는 경우 추가적인 파라미터 변경없이 임베딩만 수행하며 바로 Query Set의 데이터와 Supp..
[ 논문 리뷰 ] Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning
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 Bootstrap Your Own Latent (BYOL)은 서로 상호작용하고 학습하는 온라인과 대상 ..
[ Computer Vision ] Attention, Transformer 이해하기
Attention 이란? - Attention의 사전적 의미는 "집중"이다. 이러한 의미는 Decoder에서 출력을 하고자 할때, 어떤 Encoder 정보에 집중해야 하는지 알 수 있도록 하여 출력하는데, 도움을 주겠다는 의미이다. Attention 용어 - Query : 찾고자 하는 대상 - Key : 저장된 데이터를 찾고자 할 때 참조하는 값 - Value : 저장되는 데이터 - Dictionary : Key-Value 쌍으로 이루어진 집합 - Attention에서는 Query에 대해서 어떤 Key와 유사한지 비교를 하고, 유사도를 반영하여, Key에 대응하는 Value를 합성하는 것이 Attention Value가 된다. 즉, Query는 하나이고, Query에 해당하는 Dictionary : Ke..
[ 논문 리뷰 ] MetaFormer : A Unified Meta Framework for Fine-Grained Recognition
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 Fine Grained Classification은 여러 하위 범주에 속하는 객체를 인식하는 것을 목표..
[ 논문 리뷰 ] Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition
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 기계 학습을 활용하여, 좋은 feature를 학습하는데는 Computationally expensive..
[ 논문 리뷰 ] Revisiting Self-Supervised Visual Representation Learning
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 Self Supervised Learning에서, 수 많은 측면에서, 연구를 진행하였지만, (CNN)과..
[ 논문 구현 ] SimCLR DataLoader, info_loss 구현
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[ 논문 리뷰 ] A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
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