AI/Paper Review (12) 썸네일형 리스트형 Scaled-Yolo V4 : YOLOv4를 더 강력하게 만들다 YOLOv4부터 YOLO 시리즈의 release를 시작한 Alexey Bochkovski(이름 어려움 주의)가 YOLOv4의 확장 버전인 Scaled-YOLOv4를 작년 12월에 내놓았고, 현재 Object Detection 분야의 SOTA baseline으로 보여진다. Alexey는 기존에 YOLO의 여러가지 플랫폼 버전을 개발하던 사람이라고 하고, 아래 정리한 내용은 Alexey가 직접 Medium에 작성한 내용을 간략하게 정리한 내용이다. 원문링크 alexeyab84.medium.com/scaled-yolo-v4-is-the-best-neural-network-for-object-detection-on-ms-coco-dataset-39dfa22fa982 Scaled YOLO v4 is the bes.. Training Generative Adversarial Networks with Limited data (NeurlIPS 2020) 현재 진행 중(2020.12.7~2020.12.12)인 머신러닝 3대 학회 중 하나인 NeurlIPS 2020에 NVIDIA가 Augmentation에 대해 새로운 패러다임을 제시하면서 또 하나의 이슈를 만들었다. 논문 제목에서 알 수 있듯이 적은 양의 데이터로도 GAN을 학습할 수 있는 기법이고, 그 기법의 이름은 적응형 판별기 증강(Adaptive Discriminator Augmentation, ADA)이다. 원래도 Augmentation이란 한정된 데이터를 늘리기 위해 rotation. flip, crop 등의 방법을 이용하는 방법인데, 이것을 독창적인 방법으로 적용해봤다고 한다. 이 논문에 대한 요약은 다음과 같다. Augmentation의 종류를 6개 카테고리로 나눠서 해당 카테고리의 augm.. 3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training (CVPR '19) 이번에 리뷰하는 논문은 FAIR(Facebook AI Research)에서 2019 CVPR에 발표한 '3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training'이라는 제목의 논문이다. 3D Pose Estimation에 관한 논문이고, 3D 도메인 관련하여 Pose Estimation 오픈 소스 서베이를 하던 와중에 리눅스로 편하게 빌드할 수 있는 기법이어서 논문 요약 및 리뷰까지 진행하게 되었다. 1.Introduction 본 논문에서는 3D Human Pose Estimation 문제를 동영상에서 풀고자 하고, 문제를 풀기 위해 기존의 2D pose estimation에 기반하는 3D pose e.. Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation 이전 1 2 다음
