AI / ML Research

재배치 하지 않은 reference image로부터 makeup을 transfer 하는 것은 매우 도전적인 과제이다. 이전의 방법들은 이런 장벽을 두 이미지간에 대응을 pixel-wise 계산하여 해결하였지만, 이는 부정확하고 계산 비용이 매우 높았다. 이 논문에서. 우리는 메이크업 transfer 문제를 extraction-assignment 프로세스로 나누어 본다. [Read More]

딥러닝 네트워크는 별개의 훈련단계에서 일반화된 학습을 통해 지식을 습득한다. 하지만 이 지식은 정적인 실체이며, 원래 task를 목표로 하지 않고 이 지식을 확장하려고 하면 네트워크의 치명적인 망각 현상을 초래할 수 있다. Continual Learning은 새롭게 다시 학습할 필요 없이 서로 다른 task 간에 누적 학습이 가능하도록 하는 패러다임이다. [Read More]

Proceeding: 2021 Authors: G¨orkem Algana, Ilkay Ulusoyb [Read More]

Proceeding: 2020 Authors: Wei Yang Bryan Lim, Nguyen Cong Luong, Dinh Thai Hoang, Yutao Jiao, Ying-Chang Liang, Qiang Yang, Dusit Niyato, Chunyan Miao [Read More]

Google Brain에서 나온 논문으로 상호 보완적인 검색기술의 조합으로 디자인한 차세대 MobileNet을 제안하는 논문이다. NetAdapt 알고리즘을 이용한 hardware-aware network search 알고리즘의 조합으로 모바일 폰의 cpu를 위한 MobileNetV3 수정하였다. 이 논문은 어떻게 search 알고리즘 자동화와 네트워크 디자인이 상호 보완적으로 동작하며 SOTA를 달성 할 수 있는지에 대해 설명한다. 이 과정을 통해서 MobileNetV3-Large와 MobileNetV3-Small을... [Read More]