Hello Computer Vision

논문의 풀 제목은 PseudoSeg: Designing pseudo labels for semantic segmentation이다. 지난번 Pseudo label 관련해서 논문을 읽었었는데 연장선으로 한번 읽어보려고한다. https://arxiv.org/pdf/2010.09713.pdf Introduction pixel 단위로 annotation을 해주어야 하는 semantic segmentation은 비용이 상당히 든다고 한다. 그리고 데이터가 한정된 상황에서의 segementation 모델의 성능은 굉장히 떨어진다고 한다(여기서 low data regime 이라는 말이 나오는데 처음보는 용어인데 직관적으로 데이터가 적다 라고 해석하였다). 따라서 저자들은 data-efficient segmentati..

해당 논문에 대한 흥미를 느껴 코드를 한번 살펴보려고 한다. 논문에 대한 리뷰는 다음과 같다. https://keepgoingrunner.tistory.com/146 비전공생의 Adversarial Learning for Semi supervised Semantic Segmentation(2018)논문 리뷰 https://arxiv.org/pdf/1802.07934v2.pdf SSL을 segmentation에 적용하고 싶어서 읽을 첫 논문이다. 시험기간인데 공부안하고 논문 읽어 버리기~ Introduction FCN 방법과 추가적인 모듈은 semantic segmentation 에서 SOTA를 keepgoingrunner.tistory.com https://github.com/hfslyc/AdvSemiS..

이번에 읽어볼 논문의 풀제목은 Pseudo label: The simple and efficient semi supervised learning method for deep neural networks 이다. https://www.researchgate.net/publication/280581078_Pseudo-Label_The_Simple_and_Efficient_Semi-Supervised_Learning_Method_for_Deep_Neural_Networks 논문이 아카이브에 등록되지 않은 거 같다.. Introduction 2013에 씌여진 논문인 만큼 신경망 학습이 굉장히 좋은 결과를 내었다는 것을 소개한다. 또한 이러한 결과들은 2가지 phase에 따라 성능이 올라갔다고 하는데 1. unsu..

https://arxiv.org/pdf/1703.01780.pdf 논문의 풀 제목은 'Mean teachers are better role models: Weight averaged consistency targets improve semi supervised deep learning results' 이다. Mean teacher 방법론의 원조 논문 같아서 한번 읽어보려고 한다. Introduction 딥러닝 모델들은 많은 파라미터를 필요로 하는데 이는 over-fitting 이 되는 원인이라고 한다. 따라서 regularization method를 통해 이를 방지하는 것이 좋다고 서두에 말한다. ex) dropout, noise 그러나 noise를 추가하는 것은 semi supervised learni..

https://arxiv.org/pdf/1802.07934v2.pdf SSL을 segmentation에 적용하고 싶어서 읽을 첫 논문이다. 시험기간인데 공부안하고 논문 읽어 버리기~ Introduction FCN 방법과 추가적인 모듈은 semantic segmentation 에서 SOTA를 달성했지만, task 자체가 각 픽셀당 정확한 클래스로 분류해야 하므로 정확하고 많은 pixel annotation 데이터를 필요로 한다고 하며 이는 비용이 많이 든다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서 semi/weakly supervised method를 사용하는 것이 도움이 된다고 한다. 따라서 이 논문에서는 이 시기에 성공을 거둔 GAN을 활용하려는 시도를 한다. 기존의 GAN은 2개의 network로 이루..

https://arxiv.org/abs/2009.13120 Medical Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey Deep learning has been widely used for medical image segmentation and a large number of papers has been presented recording the success of deep learning in the field. In this paper, we present a comprehensive thematic survey on medical image segmentation u arxiv.org 이번에 medical semantic segmentation 관련 공부를 ..

논문의 풀 제목은 SimMIM: a Simple Framework for Masked Image Modeling이다. 기존 MAE와 비슷한 시기에 나온 논문 같고 비슷한 방식으로 SOTA를 이루어서 한번 읽어보려고 한다. https://arxiv.org/pdf/2111.09886.pdf Introduction Masked signal modeling 방법은 input에 대해 일정 부분을 masking하고 이를 예측하는 작업이다. 이는 NLP에서 큰 성공을 거두고 여러 분야에 응용되지만 비전 분야에서는 그렇지 못했다고 하는데 저자들은 NLP와 CV의 3가지 차이점으로 보았다. 1. 첫번째는 locality이다. 각 픽셀들은 옆 픽셀들과 이웃해있고 연관성이 높기 때문에 semantic reasoning을 하..

논문의 풀 제목은 SegFormer: Simple and Efficient design for Semantic Segmenetation with Transformer이다. https://arxiv.org/pdf/2105.15203.pdf 이번에 아는 분들이랑 kaggle 에서 열리는 메디컬 segmentation 경연을 나가게 되어 관련 논문을 읽으려고 하는데 해당 모델이 성능이 좋다해 읽어보려고 한다. Introduction semantic segmentation은 image classification과 밀접한 관련이 있기 때문에 기존의 segmentation의 SOTA를 찍은 구조들은 imageNet에서 좋은 성능을 보인 구조들이었다고 합니다(VGG, ResNet). 또 다른 방법으로는 dilated..