domain adaptation

    [Lane Detection] Multi-level Domain Adaptation for Lane Detection(CVPR'22) 논문 리뷰

    [Lane Detection] Multi-level Domain Adaptation for Lane Detection(CVPR'22) 논문 리뷰

    오늘은 Lane Detection을 Domain Adaptation으로 푸는 MLDA(CVPR'22) paper에 대한 논문 리뷰 포스팅을 하려고 한다! Domain Adaptation과 Lane Detection의 조합이라니.. 신선하다 🌿 Title Multi-level Domain Adaptation for Lane Detection (CVPR'22) CULane TUSimple dataset에 대해 cross evaluation을 진행하고, 두 데이터셋 사이의 domain shift를 지적 Lane Detection에서 domain shift 문제를 지적한 (거의 첫번째) 논문 이 논문은 대체 어떤 부분에서 lane detection 데이터셋간 domain shift가 발생한다고 생각하고, 이를 ..

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

    [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

    [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] Deep CORAL(CORelation ALignment, 2016) 논문리뷰

    [DG] Deep CORAL(CORelation ALignment, 2016) 논문리뷰

    오늘은 Domain Generalization의 대표 알고리즘인 Deep CORAL에 대해 간단히 리뷰해보도록 하겠습니다. 역시 잘못되거나 궁금한 부분은 댓글 부탁드립니다👀 Introduction 우리가 아는 대부분의 머신러닝 알고리즘들은 보통 IID (Independent & Identically distributed) 한 상황을 가정합니다. 하지만 아시다시피 이러한 IID 상황은 현실에서는 잘 보기 어렵습니다. 정말 이상적인 통계적인 상황을 가정한 것이기 때문이죠. 즉, 우리는 머신러닝 프로세스에서 보통 Domain shift를 겪습니다. 흔히 train data와 test data의 distribution이 달라 발생하는 기계학습의 한계인 것이죠. 따라서 Deep CORAL은 이러한 domain s..

    [XAI] OpenAI CLIP 논문 리뷰[3] - Domain Generalization

    [XAI] OpenAI CLIP 논문 리뷰[3] - Domain Generalization

    오늘은 CLIP에 대한 마지막 포스팅으로, CLIP 논문의 마지막 실험 챕터인 "Robustness to Natural Distribution Shift" 에 대해 포스팅하겠습니다. 역시 잘못된 부분이 있다면 댓글 부탁드립니다 👀 또한 CLIP의 전반적인 개념과 zero-shot, representation learning의 실험과 내용에 대해 궁금하신 분은 제 이전 게시글을 참고 부탁드립니다. [딥러닝(DL) 📈/XAI] - [XAI] CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) 논문 리뷰 [딥러닝(DL) 📈/XAI] - [XAI] Zero shot & Representation learning 에서의 CLIP - 논문리뷰 + Code 우선 챕터에 들어가기 전에 '..