Hoya012's Research Blog
Image Data Augmentation Overview
Image Recognition 분야에서 주로 사용되는 Data Augmentation 기법들을 정리했습니다.
Fast and Accurate Model Scaling 리뷰
CVPR 2021 “Fast and Accurate Model Scaling” 논문을 읽고 주요 내용을 정리했습니다.
Unsupervised Anomaly Detection Using Style Distillation 리뷰
“Unsupervised Anomaly Detection Using Style Distillation” 논문을 읽고 주요 내용을 정리했습니다.
Transformers in Vision： A Survey [1] Transformer 소개 & Transformers for Image Recognition
“Transformers in Vision： A Survey” 논문을 읽고 주요 내용을 정리했습니다.
Hoya012 Blog 2020년을 마치며!
2020년을 마무리하며 그 동안 작성했던 글들에 대한 소회, 조회수 높았던 글 분석, 유입 키워드 분석 등 리뷰를 해보았습니다.
Do Adversarially Robust ImageNet Models Transfer Better? 리뷰
NeurIPS 2020에 발표된 “Do Adversarially Robust ImageNet Models Transfer Better?” 논문을 리뷰하였습니다.
Image Classification with Stochastic Weight Averaging PyTorch Tutorial
“Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization” 논문에서 제안한 Stochastic Weight Averaging(SWA)을 이용한 Image Classification PyTorch 튜토리얼입니다.
Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization 리뷰
“Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization” 논문을 리뷰하였습니다.
ECCV 2020 Virtual Conference 참석 후기 및 프로그램 소개
2020년 8월 말 진행된 ECCV 2020 Virtual Conference에 참석하며 느낀 점들과 프로그램들을 정리했습니다.
Image Classification with Automatic Mixed-Precision Training PyTorch Tutorial
PyTorch 1.6에서 공식 지원하기 시작한 Automatic Mixed Precision을 실험해볼 수 있는 Image Classification Tutorial을 제작하였습니다.