| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 논문 리뷰
- ai 최신 논문
- iclr spotlight
- active learning
- 자기지도학습
- contrastive learning
- ICLR
- deep learning
- 논문리뷰
- Computer Vision 논문 리뷰
- Data-centric
- Computer Vision
- cvpr 2024
- ssl
- cvpr 논문 리뷰
- VLM
- iclr 2024
- Prompt Tuning
- Prompt란
- iclr 논문 리뷰
- Data-centric AI
- Segment Anything 리뷰
- CVPR
- Self-supervised learning
- deep learning 논문 리뷰
- Meta AI
- Segment Anything 설명
- Multi-modal
- Stable Diffusion
- Segment Anything
Archives
- Today
- Total
목록paper review (1)
Study With Inha
[Data-centric AI - 2편] Data-centric AI, ObjectLab: Automated Diagnosis of Mislabeled Images in Object Detection Data 논문 리뷰
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..
Vision Seminar
2023. 10. 24. 16:21