KalelPark's LAB

Depth Estimations Metrics Depth estimation에서 주로 사용하는 지표로는 5가지가 존재합니다. 1. Absolute Relative Error 2. Sqaure Relative Error 3. Root mean Sqaure Error 4. Log scale RMSE 5. Accuracy under a threshold 일반적으로, Absolute Relative Error, Sqaure Relative Error, Root mean Sqaure Error, Log scale RMSE 은 전통적으로 Regression 모델의 성능을 측정하기 위해 사용된 Metric이며, Accuracy under threshold는 Depth estimation 모델의 Accuracy를 측정..

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..