PAPER 컴퓨터 비전 · 얼굴 인식
ArcFace: 각도 마진으로 임베딩 사이를 벌리다
임베딩과 클래스 가중치를 정규화해 로짓을 각도의 코사인으로 환원하고, 정답 클래스의 각도에 가산 마진 m을 더하는 additive angular margin(AAM) softmax를 제안한다. 초구면 위 측지 거리에 정확히 대응하는 마진으로 얼굴 인식 벤치마크를 석권했고, 이후 화자 검증 임베딩 학습의 표준 손실로 이식됐다.
#CVPR
컴퓨터 비전과 패턴 인식 분야의 대표 최상위 학회. 博客 0 篇 · 论文评述 6 篇 (共 6 篇)
CONFERENCE 6 项
代表性研究者
Fei-Fei LiJitendra MalikKaiming HeRoss Girshick
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论文评述
PAPER 컴퓨터 비전 · 모델 해석
CAM: 분류기가 어디를 보고 판단했는지 지도화하다
Global average pooling 뒤의 선형 분류 가중치를 conv feature map에 되돌려 곱하면, 클래스별로 판별에 기여한 영역의 지도(Class Activation Map)를 얻을 수 있음을 보인다. 위치 라벨 없이 학습한 분류기만으로 ILSVRC 약지도 위치추정 top-5 오류 37.1%를 달성했다.
PAPER 컴퓨터 비전 · 자기지도학습
MAE: 75%를 가리고 픽셀을 복원하다 — 비전의 BERT 순간
패치의 75%를 무작위로 가리고, 인코더는 보이는 25%만 처리하며, 가벼운 디코더가 마스크 토큰으로 픽셀을 복원하는 비대칭 masked autoencoder를 제안한다. 3배 이상 빠른 사전학습으로 ViT-H가 ImageNet-1k만으로 87.8%를 달성했고, 검출·분할 전이에서도 지도 사전학습을 크게 앞선다.
PAPER 컴퓨터 비전 · 합성곱 신경망
ResNet: 항등 지름길로 152층을 학습하다
깊은 plain 망이 얕은 망보다 학습 오류조차 높아지는 열화 문제를 지적하고, 층이 H(x) 대신 잔차 F(x) = H(x) - x를 배우게 하는 항등 지름길 연결로 이를 해결한다. 152층 ResNet으로 ILSVRC-2015 우승(top-5 3.57%), residual connection은 이후 모든 딥러닝 아키텍처의 기본 부품이 됐다.
PAPER 컴퓨터 비전 · 합성곱 신경망
SENet: 채널에 어텐션을 달다
전역 평균 풀링으로 채널별 통계를 짜내고(squeeze) 두 FC층의 게이트로 채널별 중요도를 계산해(excitation) feature map을 재보정하는 SE 블록을 제안한다. 계산량 0.26% 추가로 ImageNet 오류를 일관되게 낮추며 ILSVRC-2017에서 우승했다.
PAPER 컴퓨터 비전 · 비전 트랜스포머
Swin V2: 3B 파라미터, 1536px — 비전 백본 스케일링의 공학
비전 Transformer를 3B 파라미터와 1536px 해상도로 키울 때 만나는 세 가지 벽 — 깊은 층 활성 폭주, 사전학습-미세조정 해상도 격차, GPU 메모리 — 을 res-post-norm, scaled cosine attention, 로그 간격 연속 위치 바이어스로 해결한다. SwinV2-G는 COCO 63.1 AP, ADE20K 59.9 mIoU 등 4개 벤치마크 SOTA를 갱신했다.