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[CV] Self-training에 대한 간단한 설명 - 가짜 라벨을 학습에 이용하기

오늘은 Lane Detection 관련 Domain Adaptation 논문을 읽다가 배운 Self-training 개념에 대해 정리해보려고 한다. 확실히 Domain 관련 분야는 학부연구생을 처음 시작했을 때 접했던 분야라 애착이 간다. # Preface 일단 Self-training은 Domain Adaptation 분야의 태크닉 중 하나이다. Domain Adaptation 분야에 대한 설명은 여기를 참고하면 좋을 것 같다. 공통적으로 Domain shift를 해결하는 방법론이며, domain에 invariant한 feature를 뽑는 것에 목적이 있다. 2021.08.27 - [Computer Vision💖/Domain Generalization] - [DG] Deep CORAL(CORelatio..

[CV] Test-Time Domain Adaptation의 의미와 간단 정리

리뷰를 하다가 Test-Time Domain Adaptation (TTDA) 관련 paper를 보게됐다. 단순 DA 분야는 익숙한 분야이지만, Test-Time Domain Adaptation은 익숙치 않은 용어라 간단히 정리하고 넘어가려고 한다. # Domain Adaptation 우선 Domain Adaptation이란 서로 다른 distribution을 가진 두 도메인에 robust한 모델을 만드는 것을 목적으로 하는 분야이다. 여기서 주로 두 두메인은 source domain과 target domain으로 나뉘며, 서로 다른 데이터셋 분포를 가진다고 가정한다. 만약 source domain에서 학습된 모델을 target domain에 적용하려면 두 도메인은 분포가 다르기 때문에 당연히 문제가 발생..

[DG] Domain Generalization의 대표 알고리즘을 DomainBed로 알아보자 (+ Code)

오늘은 facebook에서 발표한 DomainBed를 정리하며 Domain Generalization의 대표 알고리즘을 알아보겠습니다. 우선 Domain Generalization에 대해 간단히 소개하자면, train과 test의 distribution shift (domain shift)를 완화할 수 있는 generalize된 기법을 고안하는 분야입니다. 대표적으로는 train과 test distribution 모두에서 invariant 한 feature를 추출하는 것에 집중하는 알고리즘 계열이 있습니다. DomainBed는 facebook에서 발표한 DG 분야의 benchmark dataset과 알고리즘 등을 모아 정리한 논문입니다. DomainBed에 수록되어있는 데이터셋과 알고리즘 등은 우선 다음..