딥러닝 공부방

Contrastive Transformation for Self-supervised Correspondence Learning PDF, Video SSL, Ning Wang, Wengang Zhou, Houqiang Li, AAAI 2020 Summary video내에 존재하는 temporal consistency를 correspondence matching 으로 학습하기 위해 image domain에서 사용하는 Contrastive Learning을 video domain에 적용합니다. image domain 에서 단일 image에 augmentation을 적용한 image를 positive, 다른 image의 augmentation view는 negative로 정의하여 NCELoss를 사용합니다. 어..

MAST, A Memory-Augmented Self-Supervised Tracker PDF, Video SSL, Zihang Lai, Erika Lu, Weidi Xie, CVPR 2020 Summary self-supervised 방식으로 모델을 학습하여 video object segmentation task를 수행합니다. video frame이 진행될 수록 객체에 occlusion 등이 발생할 수 있어 error 가 축적됩니다. MAST는 reference frame을 여러개 사용하여 target과의 affinity matrix를 계산합니다. 여러 reference frame을 사용한다면 중간 frame에서 occlusion이 발생하였을 때의 위험을 감소시킬 수 있을 것입니다. 모델이 pixel-..

Joint-task Self-supervised Learning for Temporal Correspondence PDF, Video SSL, Xuethin Li, Sifei Liu, Shalini De Mello, Xiaolong Wang, Jan Kautz, Ming-Hsuan Yang, arXiv 2019 Summary unlabeled video 로부터 video correspondence를 학습하기 위해 tracking과 colorization을 동시에 수행합니다. 현재 frame에서 무작위로 추출한 image patch와 다음 frame 전체 이미지를 CNN에 전달해 생성한 두 feature map 사이의 유사도를 계산합니다. 계산한 유사도를 기반으로 tracking을 수행합니다. tracki..

Learning Correspondence from the Cycle-consistency of Time PDF, Video SSL, Xiaolong Wang, Allan Jabri, Alexei A. Efros, CVPR 2019 익숙하지 않은 분야여서 논문 요약이 아니라 논문 해석이 되어버렸네요. video correspondence에 대한 배경지식이 많이 부족합니다 흑흑 Summary 비디오에 존재하는 객체는 인접한 프레임 사이에 correspondence가 존재합니다. 예를 들어, 농구 영상에서 농구공이 인접 프레임에서 계속 나타납니다. 프레임 사이의 농구공 correspondence를 supervisory signal로 사용하여 학습한다면 다양한 task에 활용할 수 있습니다. 즉, 해당 논문은..

Self-supervised Learning for Video Correspondence Flow PDF, Video SSL, Zihang Lai, Weidi Xie, BMVC 2019 Summary Tracking Emerges by Colorizing VIdeos의 문제점을 개선한 논문입니다. Tracking Emerges by Colorizing Videos는 (1) 흑백 이미지를 입력으로 하여 모델을 학습시켰기 때문에 RGB 색상 채널 사이의 correlation을 포착하지 못합니다. 또한 (2) ground truth video frame의 pair로 학습을 하여 tracker drifting 문제가 발생합니다. 해당 논문은 위에서 언급한 문제점을 개선하기 위해 4가지 방법을 제안합니다. (1)..

Spatially Consistent Representation Learning PDF, SSL, Byungseok Roh, Wuhyun Shin, Ildoo Kim, Sungwoong Kim, CVPR 2021 Summary Localization task를 위한 SSL 방법입니다. 기존 좋은 성능을 보였던 Contrastive Learning SSL 방법은 encoder의 출력값의 low-dimension embedding을 활용하여 Loss를 설계했었습니다. low-dimension embedding 사이의 정보를 활용하므로 positive 사이의 global representation이 일치하도록 학습을 진행하기 때문에 서로 다른 정보를 내포하고 있는 local region 사이에도 consist..

Tracking Emerges by Colorizing Videos PDF, Video SSL, Carl Vondrick, Abhinav Shrivastava, Alireza Fathi, Sergio Guadarrama, Kevin Murphy, ECCV 2018 Summary Unlabeled Video 데이터의 색상을 활용하여 colorization 모델을 학습합니다. 흑백 frame에서 직접 색상을 예측하는 대신에 reference frame와 target frame 사이의 유사도를 계산한 후, reference frame의 색상을 copy하여 유사도를 사용해 target frame의 색상을 예측합니다. 비디오에서 색상은 일반적으로 temporally stable 합니다. 갑자기 불이 켜지거나 꺼지..

Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers PDF, SSL, Mathilde Caron, Hugo Touvron, Ishan Misra, Herve Jegou, Julien Mairal, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, arXiv 2021 Summary 위 영상은 DINO의 attention map을 보여줍니다. 정확히 객체에만 attention map이 활성화되어 있어 segmentation mask처럼 보입니다. 이처럼 SSL + ViT는 CNN이나 SL ViT에서 나타나지 않는 성질인 semantic segmentation에 대한 정보를 학습할 수 있다고 말합니다. 즉, classification model은 ..

Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations Junnan Li, Pan Zhou, Caiming Xiong, Steven C.H Hoi, arXiv 2020 PDF, SSL By SeonghoonYu August 11th, 2021 Summary Clustering + NCE Loss 를 결합하여 self-supervised learning을 수행합니다. 기존의 contrastive learning의 문제점은 instance discrimination을 수행하기 때문에 비슷한 특징을 지닌 instance들을 negative로 정의하여 서로 밀어냈었습니다. 즉, low-level semantics를 포착하여 discriminative..

Supervised Contrastive Learning Prannay Khosla, Piotr Teterwak, Chen Wang, Aaron Sarna, arXiv 2020 PDF, Supervised Learning By SeonghoonYu August 10th, 2021 Summary Self supervised Learning에서 주로 사용하는 Contrastive Learning 방법을 Supervised Learning에 적용한 Loss를 제안합니다. 해당 Loss는 기존에 많이 사용하는 Cross-Entropy Loss의 성능을 능가합니다. Supervised Learning에 Contrastive Learning을 적용하면 동일 Class의 image를 positive sample로 사..