인공지능 외주56 GCN의 결정에 대한 설명 가능성 방법- Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks’입니다. 이 논문은 2019년 CVPR에서 발표가 되었습니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/DJfbq_Ifnj8) 발표 순서는 논문 순서와 동일하며 GCN의 설명 가능성에 대한 Motivation에 대해 소개를 하고 관련 연구로 Interpretability와 GCN에 대해 간략히 .. 2022. 11. 19. Semi-supervised의 새로운 방법론 - A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation'입니다. 이 논문은 ICCV 2021년에 발표가 되었습니다 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation'영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/-ShKE82TSYI) 오늘 발표할 논문인 Simple Baseline에 대해서 먼저 짧게 알아보겠습.. 2022. 11. 9. U-Net의 진화 - UCTransNet: Rethinking the Skip Connections in U-Net from a Channel-wise Perspective with Transformer 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘UCTransNet: Rethinking the Skip Connections in U-Net from a Channel-wise Perspective with Transformer'입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘UCTransNet’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/SFwsc7s_Bww) 진행순서는 논문에서 전체적인 구성을 잘 짜주어서 논문과 같은 순서대로 진행을 하겠습니다. 발표에 앞서 들어가기 전에 전체 논문에서 제안했던 모델에 대해서 보고 넘어가겠습니다. U-Net과 비슷한 구조에다가 Skip connection이 Trans.. 2022. 11. 1. Trasfer Learning에 대한 의문점 - Transfusion: Understanding Transfer Learning for Medical Imaging 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Transfusion: Understanding Transfer Learning for Medical Imaging’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘ Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization'영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/b2izifKXYA8) Self Supervised learning의 주목적 중 하나인 Pre-training 그리고 Transfer Learning에 대한 인사이트를 키우기 위해서 이 논문을 설명드리겠습니다. Transfer Learning 은 .. 2022. 10. 26. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 14 다음
