Paper link Abstract 기존의 transformer는 고정된 개수(512)의 token들을 갖는 한 개의 segment만을 input으로 사용하여, 연속된 segment들 간의 dependency를 반영하지 못함 현재 segment를 처리할 때, 이전 segment를 처리할 때 계산된 hidden ...

Paper link Abstract LSTM 레이어와 CRF 레이어를 이용하여 LSTM-CRF 모델을 만듦 BI-LSTM 레이어와 CRF 레이어를 이용하여 BI-LSTM-CRF 모델을 만듦 BI-LSTM-CRF 모델을 이용하면 POS tagging태스크에서 높은 성능을 도달할 수 있음 ...

Paper link Abstract Multi-oriented object를 detection하기 간단하지만 효과적인 프레임워크 Oriented object의 네 꼭지점을 직접적으로 예측하는 것이 아닌, horizontal한 박스를 가지고 gliding offset을 예측하여 oriented object의 꼭지...

Paper link Abstract 기존 CNN에서 사용하는 conv, pooling이 기하학적으로 일정한 패턴을 가정하고 있기 때문에 복잡한 transformation에 유연하게 대처하기 어려움 기존에는 weight을 구하는 방법에 초첨을 맞췄다면, 이 논문은 어떤 데이터를 뽑을 것인지에 초점을 둠 ...

Introduction Mutually exclusive, correlation, independence가 무엇인지에 대해 개념적으로 알아보고 mutual exclusive와 independence간에 무슨 관계가 있는지 그리고 corre-lation 와 independence간에 무슨 관계가 있는지 알아보도록 한다. Contents Concl...

Introduction CS109, Lecture 21 MLE부분을 공부하면서 zero, one shot learning에 대한 예시가 나왔는데 이해가 부족하여 정리해보려 한다. 먼저 zero-shot leaning이 무엇인지부터 시작해 one-shot leaning, few-shot learning이 무엇인지 살펴보도록 하겠다. Contents Z...

Paper link R-CNN 최초로 object detection task에 CNN을 사용하여 정확도와 속도를 획기적으로 향상시킴 R-CNN의 구조 R-CNN 학습방법 R-CNN Experiments R-CNN Conclusions & Reviews 학습이 일어나는 부분 ...

Introduction CS109, Lecture14, 25page에 나오는 coin filp 문제에 대해 해결하려고 한다. Contents Conclusion Random variable X와 Y가 있을 때 서로 독립인지 아닌지를 살펴보았다. 독립이기 위해서는 \(P(X=x,Y=y)=P(X=x)P(Y=y)\)식을 만족해야 하며 이 식을 만족하...

Paper link Abstract Feature Pyramid Networ(FPN)의 구조 Weighted bi-directional FPN(BiFPN)을 제안함 EfficientNet에서 제안한 Compound Scaling기법을 Object Detection에 적용함 One-stage D...

Paper link Abstract 이미지에서의 텍스트 감지를 위한 새로운 회전 기반 프레임 워크를 소개 텍스트 방향 각도 정보가 포함된 Rotation Region Proposal Networks (RRPN)를 제안함 Rotation Region-of-Interest (RRoI) poolin...