딥러닝 (2) 썸네일형 리스트형 PaDiM: a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization 리뷰 computer vision에서 anomaly detection은 이미지에 대한 anomaly score를 주는 것으로 구성된다. anomaly localization은 각 픽셀, 또는 각 픽셀들의 패치에 anomaly score를 할당하여 anomaly map을 출력하는 더 복잡한 태스크다. 따라서 anomaly localization은 더 정확하고 해석 가능한 결과를 생성한다. anomaly detection은 normal과 anomalous classes 사이에 binary classification이다. anomaly 예가 부족하기 때문에 이 태스크에서 full supervision으로 model을 학습하는 것은 사실상 가능하지 않다. 게다가 anomalies는 예상되지 않는 패턴을 가질 수 있다.. Deep Transfer Hashing for Image Retrieval 리뷰 실제 서비스 환경에서 모델의 거대한 연산량을 감당하기 어려울 수 있기 때문에 최적화 및 경량화의 중요성이 요구된다. knowledge distillation을 사용하면 제한된 크기와 깊이에서 준수한 성능을 얻을 수 있다. 좋은 teacher 모델은 one hot encoding 보다 세부적인 정보를 담고 있어 해당 정보를 잘 transfer 한다면 작은 모델로도 teacher 모델의 information flow를 흉내낼 수 있다. 복잡한 teacher 모델의 해시 기능은 one hot label 대신 supervised information으로 사용한다. teacher 모델에서 supervised information을 사용하여 모델을 보다 정확하게 training할 수 있다. 논문의 주요 contri.. 이전 1 다음
