Study With Inha

Google Research, NeurIPS 2023 accepted StableRep: Synthetic Images from Text-to-Image Models Make Strong Visual Representation Learners 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2306.00984.pdf StableRep은 NeurIPS 2023에 accept된 논문으로 LG AI Research에서 정리한 NeurIPS 2023 주요 연구주제에 선정된 논문이다. LG AI 리서치 블로그: https://www.lgresearch.ai/blog/view?seq=379 [NeurIPS 2023] 주요 연구 주제와 주목할 만한 논문 소개 - LG AI Research BLOG NeurIPS ..

ObjectLab: Automated Diagnosis of Mislabeled Images in Object Detection Data https://arxiv.org/pdf/2309.00832.pdf 1. Introduction 아래 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: Perspectiv..

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 ..