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AAAI 2024 accepted,Entropic Open-set Active LearningPaper Link: https://arxiv.org/abs/2312.14126GitHub: https://github.com/bardisafa/EOAL GitHub - bardisafa/EOAL: [AAAI 2024] An Implementation of Entropic Open-set Active Learning[AAAI 2024] An Implementation of Entropic Open-set Active Learning - bardisafa/EOALgithub.com IntroductionActive Learning (AL)은 레이블이 없는 dataset에서 가장 유익한 sample을 선별한 뒤, 해..

ObjectLab: Automated Diagnosis of Mislabeled Images in Object Detection Datahttps://arxiv.org/pdf/2309.00832.pdf 1. Introduction아래 링크의 글에서 볼 수 있듯이, 잘못된 GT를 가진 Dataset으로 학습된 모델의 경우 그 성능이 낮아질 수 있다.이를 방지하기 위해서 연구되는 분야가 Data-centric AI에서 'Data Preparation' 단계의 'Data Cleaning'이다.[Computer Vision 시리즈물 연재] - [Data-centric AI - 1편] DCAI 소개 [Data-centric AI - 1편] DCAI 소개 및 Data-centric AI: Perspectives a..

Data-centric AI: Perspectives and Challenges https://arxiv.org/pdf/2301.04819v3.pdf 앤듀르 응(Andrew Ng) 교수님께서 최근 강조하고 계시는 Data-centric AI란 무엇인지, 그리고 왜 필요한가에 대해 Data-centric AI: Perspectives and Challenges 논문을 리뷰하면서 간단하게 소개하고자 한다. 1. Data-centric AI란? 이전까지 딥러닝을 연구할 때 중요했던 것은 데이터로 '모델'을 학습하는 것이었다. 하지만 우리는 이 과정에서 '어떤 데이터'로 모델을 학습하는지에 따라서 성능이 크게 좌우된다는 것을 느껴왔다. 따라서 사람들은 학습 데이터가 단순히 '모델'을 학습하기 위한 연료 개념이 ..