Image Feature Learning - Self-Supervised Learning (2) _ Contrastive Learning
Contrastive Learning 에 대한 개념 및 연구들을 정리한 글입니다.
Posts by Year
2020
[Semi-supervised Learning] Π Model, Temporal Ensembling and Mean Teacher
이 글은 Π Model, Temporal Ensembling and Mean Teacher 논문들을 읽고 작성한 글입니다.
Image Feature Learning - Self-Supervised Learning (1) _ Generative, Predictive, Synthetic
Self-Supervised Learning 에 대한 개념 및 연구들을 정리한 글입니다.
Image Feature Learning - supervised, self-supervised, semi-supervised, weakly-supervised
Image Feature Learning 에 대한 개념을 정리한 글입니다.
[Active Learning] The Power of Ensembles for Active Learning in Image Classification
이 글은 2018 CVPR 논문, The Power of Ensembles for Active Learning in Image Classification을 참고하여 작성하였습니다.
Self-Attention and Gating Mechanisms in Computer Vision
Self-Attention and Gating Mechanisms 에 대한 개념 및 관련 논문들을 정리한 글입니다.
[Classical Method] Active Contour Model and Level-Set Method
Active Contour Model 와 Level-Set Method 에 대한 개념 및 논문들을 정리한 글입니다.
[PyTorch] 자주쓰는 Loss Function (Cross-Entropy, MSE) 정리
PyTorch에서 제가 개인적으로 자주쓰는 Loss Function (Cross Entropy, MSE) 들을 정리한 글입니다.
[Numpy] 배열의 복사
Numpy ndarray의 복사에 대해 정리한 글입니다.
[Object Detection] Faster R-CNN, YOLO, SSD, CornerNet, CenterNet 논문 소개
object detection에 대한 개념 정리 및 해당하는 딥러닝 논문들을 소개한 글입니다.
[구현하기] Volume Ray Casting 개념 및 구현
Volume Ray Casting 을 주제로 “Real-Time Volume Graphics” 책과 위키피디아를 참고해 작성한 글입니다.
2019
[세미나 후기] Reducing Annotation Cost in Medical Image Analysis (by Lunit)
Lunit 세미나 “Reducing Annotation Cost in Medical Image Analysis”
[논문읽기] Distillation-Based Training for Multi-Exit Architectures
이 글은 2019 ICCV Oral 논문, Distillation-Based Training for Multi-Exit Architectures를 참고하여 작성하였습니다.
[논문읽기] Knowledge Distillation via Route Constrained Optimization
이 글은 2019 ICCV Oral 논문, Knowledge Distillation via Route Constrained Optimization를 참고하여 작성하였습니다.
[논문읽기] A Comprehensive Overhaul of Feature Distillation
이 글은 2019 ICCV 논문, A Comprehensive Overhaul of Feature Distillation과 clova-ai blog를 참고하여 작성하였습니다.
[논문읽기] Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer(SRNTT)
이 글은 2019 CVPR 논문, Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer를 참고하여 작성하였습니다.
[논문읽기] Structured Knowledge Distillation for Semantic Segmentation
이 글은 2019 CVPR 논문, Structured Knowledge Distillation for Semantic Segmentation 를 참고하여 작성하였습니다.
[논문읽기] Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data
이 글은 2018 ICML 논문, Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data와 TechTalksTV 영상을 참고하여 작성하였습니다.
[논문읽기] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
이 글은 2019 CVPR 논문, A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks를 참고하여 작성하였습니다.