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목록Dino (2)
KalelPark's LAB
[ Computer Vision ] DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
Abstract 최근 거대한 데이터셋으로의 NLP의 성공이 Computer Vision에도 유사한 방식으로 혁신을 보여주고 있습니다. 이러한 방법은, 선별된 데이터셋에서만 사용이 가능합니다. 우리는 기존 방식을 재검토하고, 다양한 기술을 결합하여 데이터 및 모델의 크기 측면을 확장합니다. 대부분 기술적 기여는 학습의 규모를 안정화하거나 가속화를 진행합니다. Introduction task에 구애받지 않은 표현력 학습을 하는 것은 NLP에서는 기본이 되어왔습니다. NLP에서의 영향을 받아, Vision에도 상당한 영향을 미치고 있습니다. 대부분 유망한 노력은 text-guided pretraining에 초점이 되어왔으며, feature를 학습하는데 상당한 기여를 해왔습니다. Caption은 이미지의 풍부한..
[논문 리뷰] Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
Abstract 본 논문에서는 Self-supervised Learning이, ConvNet과 비교하여, ViT에서의 두드러진 특징이 있는지 의문을 제시합니다. ViT에 SSL을 적용함으로써, 2가지를 관찰합니다. 1) Supervised에서 ViT 혹은 ConvNet에서의 Semantic segmentation에 대한 정보를 남기지 않지만, Self-supervised Learning에서의 ViT에서는 명시적으로 남깁니다. 2) 이러한 feature들은 K-NN classifier에서 높은 성능을 보이며, small ViT에서의 상당한 성능을 보입니다. 또한 본 논문에서는 Momentum Enocder, Multi-crop의 중요성을 강조합니다. Introduction NLP에서 영감을 받아, VIT..