AI / ML Research

이 논문에서는 하나의 카메라로 모바일에서 실시간으로 hair segmentation을 수행하는 새로운 네트워크를 제안한다. 이 모델은 모바일 gpu 환경에서 30-100+ FPS 속도를 낼 수 있다. 이미 주요 AR application에 배포되어 있으며 백만명 이상의 사용자가 사용하고 있다. [Read More]

비디오에서 배경을 변경하는 것과 같이 Real-time으로 portrait segmentation을 수행하는 것은 모바일 디바이스에서 필수적인 요소이다. 이 논문에서는 PortraitNet이라 칭하는 모바일에서 효율적으로 동작하는 real-time portrait segmentation model을 제안한다. PortraitNet은 학습 단계에서 두 개의 auxiliary loss들을 가지고 있지만 테스트 단계에선 추가적인 비용이 없는 lightweight U-shape 구조이다. 두 auxiliary loss들은 boundary pixel의 정확도를 높이는... [Read More]

adversarial data augmentation은 보지 못했던 데이터의 shift와 corruption에 대해 딥러닝 네트워크를 더욱 강건하게 학습하도록 만든다. 하지만 source 분포와는 크게 다른 “hard” adverserial perturbation을 포함하는 허구의 target 분포를 생성하는 것은 매우 어렵다. 이 논문에서는 adversarial data augmentation을 위한 새롭고 효과적인 regularization term을 제안한다. 직관적으로 regularization term은 기본 source 분포를 교란하여 현재... [Read More]

이 논문에서는 Semi-supervised video object segmentation을 위한 새로운 Matching-based framework를 제안한다. 기존의 matching-based 방식에 region matching과 classification을 위해서 feature bank를 사용했지만, 지속적으로 커지는 feature bank에 정보를 효과적으로 구성하는 방법을 찾진 못했다. 이를 해결하기 위해 저자는 동적으로 새로운 feature을 흡수하고 구식의 feature는 무시하는 adaptive한 feature bank를 소개하고 있다. 또한 불확실한 region에... [Read More]