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paper review

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[Self-Supervised Learning] Review: Bootstrap Your Own Latent -A New Approach to Self-Supervised Learning
paper review

[Self-Supervised Learning] Review: Bootstrap Your Own Latent -A New Approach to Self-Supervised Learning

최근 Self-Supervised Learning 에 관한 연구가 활발해지면서 자연스럽게 Bootstrap Your Own Latent 에도 관심을 가지고 접하게 되었다. BYOL 이 발표되기 전 까지는 아마도 MoCo 나 SimCLR 정도가 좋은 성능을 내고 있었지만, supervised learning 과 더 가까운 수준의 top-1 classification accuracy 를 보여 주는 것은 BYOL 이라고 한다. Performance of BYOL

[F-AnoGAN] Fast Unsupervised Anomaly Detection with GAN
논문리뷰

[F-AnoGAN] Fast Unsupervised Anomaly Detection with GAN

GAN을 사용한 최초 Anomaly Detection 방법인 AnoGAN의 후속 모델로 Encoder 모델을 사용하여 더 빠르게 \( G(x)\)와 \( x\)를 matching 시켜 Anomaly Detection 하는 방법입니다. Paper 원문: f-AnoGAN: Fast unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks f-AnoGAN tutorial code(Pytorch): https://github.com/mulkong/f-AnoGAN_with_Pytorch 1. Abstract [문제점]

[AnoGAN]Unsupervised Anomaly Detection with GAN
GAN

[AnoGAN]Unsupervised Anomaly Detection with GAN

기존 Anomaly Detection은 Supervised Learning으로 접근했지만 AnoGAN은 GAN을 이용한 Unsupervised Learning 방법으로 접근하여 Anomaly Detection하는 논문입니다. Paper 원문: [Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery] IntroductionGAN이란?GAN 학습 과정은 Discriminator가 Real/Fake를 잘 맞추도록 학습한 후 Generator가 생성한 Fake image가 Discriminator를 속여 Real이라고 말하게끔 하도록 하는