한밭대학교 정기상담 안내

안녕하세요 AiRLab 박주희입니다. 오늘 소개할 논문은 Learning Deep Features For Discriminative Localization 으로 CAM이라고도 불리며,CVPR2016 에서 소개된 논문입니다.

안녕하세요 AiRLab 박주희입니다. 오늘 소개할 논문은 Delving Deep into Rectifiers Surpassing Human-Level Performance on Imagenet Classification (https://arxiv.org/pdf/1502.01852.pdf)이며, ICCV2015에서 소개된 논문입니다.

안녕하세요 AiRLab 이상우입니다. 이번에 읽어본 논문은 Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition 으로 Network Architecture 를 Random 하게 만들어보면 어떨까? 하는 생각을 가진 논문입니다.

DeepLabV2 리뷰

PSPNET 리뷰

Mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION Review

Manifold Mixup: Better Representations by Interpolating Hidden States 리뷰

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

Shake-Shake regularization 리뷰

안녕하세요. AiRLab(한밭대학교 인공지능 및 로보틱스 연구실) 이재민입니다! 오늘 소개할 논문은 GCNet으로 (arXiv:1904.11492)으로 이번 ICCV 2019 워크숍에서 소개가 되었던 논문입니다.

안녕하세요? 이번에 SlowFast 논문 Review를 하게된 AirLab 이상우입니다.

Transfer learning 리뷰

안녕하세요. AiRLab(한밭대학교 인공지능 및 로보틱스 연구실) 이재민입니다! 오늘 소개할 논문은 Non-local Neural Networks (arXiv:1711.07971)이며, CVPR2018에서 소개된 논문입니다.

Fast-R-CNN Review

R-CNN Review

Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results

A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition 리뷰

Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding Understanding

Group Normalization 리뷰

ResNeXt:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset 리뷰

Relational Knowledge Distillation

Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 리뷰

DenseNet: Densely Connected Convolutional Networks

MobileNetV2 : Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 리뷰

Wide Residual Networks