Image Recognition 분야에서 주로 사용되는 Data Augmentation 기법들을 정리했습니다.
CVPR 2021 “Fast and Accurate Model Scaling” 논문을 읽고 주요 내용을 정리했습니다.
“Unsupervised Anomaly Detection Using Style Distillation” 논문을 읽고 주요 내용을 정리했습니다.
“Transformers in Vision： A Survey” 논문을 읽고 주요 내용을 정리했습니다.
2020년을 마무리하며 그 동안 작성했던 글들에 대한 소회, 조회수 높았던 글 분석, 유입 키워드 분석 등 리뷰를 해보았습니다.
NeurIPS 2020에 발표된 “Do Adversarially Robust ImageNet Models Transfer Better?” 논문을 리뷰하였습니다.
“Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization” 논문에서 제안한 Stochastic Weight Averaging(SWA)을 이용한 Image Classification PyTorch 튜토리얼입니다.
“Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization” 논문을 리뷰하였습니다.
2020년 8월 말 진행된 ECCV 2020 Virtual Conference에 참석하며 느낀 점들과 프로그램들을 정리했습니다.
PyTorch 1.6에서 공식 지원하기 시작한 Automatic Mixed Precision을 실험해볼 수 있는 Image Classification Tutorial을 제작하였습니다.
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