Machine Learning (10) Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 논문 리뷰 - Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection (byeongjokim.github.io) 논문 리뷰 - Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection anchor-based와 anchor-free 방법의 차이를 실험적으로 설명하며, 성능의 차이는 positive와 negative sample의 정의에 있다고 하였다. 그리고 이에 object 특성에 따라 자동으로 positive, negative sample을 선택하는 .. Relation Networks for Object Detection 논문 리뷰 - Relation Networks for Object Detection (byeongjokim.github.io) 논문 리뷰 - Relation Networks for Object Detection 저자는 딥러닝이 유행하기 이전의 object relation을 이용하여 이 문제를 해결하고자 하였다. 그러나 보통 object는 각기 다른 위치, 다른 크기, 다른 종류 그리고 다른 이미지로 검출 되기 때문에 NLP byeongjokim.github.io Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification 논문 리뷰 - Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification (byeongjokim.github.io) 논문 리뷰 - Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification ImageNet에 속하지 않은 unlabeled images 까지 이용하여 ImageNet 정확성의 SOTA를 갱신하며, robustness 성능 까지 높이는 방법에 대해 설명한다. byeongjokim.github.io 이전 1 2 3 4 다음