Paper Review. Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning@CVPR’ 2020
Paper link Abstract Introduction MOCO Experiments Conclusions & Reviews 큰 사이즈의 dictionary를 사용하여 충분한 양의 negative를 고려함으로써 성능을 끌어올림. dictiona...
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Paper link Introduction Model Experiments Conclusions & Reviews 모델의 일반화 능력 향상을 위해 Dropout 기법을 확장한 R-Drop 방법을 제안함. 제안한 방법은 Over-fitting을 막아주면...
Paper link Abstract Introduction MLP_Mixer Experiments Conclusions & Reviews CNN과 Self-attention을 사용하지 않는 MLP-Mixer를 제안함. 이미지 처리에 대한 2가지(Cross l...
Paper link Introduction DETR Experiments Conclusions & Reviews 기존 object detection의 Anchor generation과 NMS를 제거한 end-to-end 파이프라인을 제안함. transfor...
Paper link Introduction DeiT Experiments Conclusions & Reviews Image Classification에서 비교적 적은 데이터 셋으로도 성능을 끌어 올릴 수 있는 distillation token을 제안함. ...
Paper link Abstract Introduction Multi-label Classification Model Experiments Conclusions & Reviews multi-label task에서 transformer...
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Paper link Introduction SSD Experiments Conclusions & Reviews 기존 1 stage, 2 stage에서 trade-off 관계였던 속도와 성능에서 좋은 성과를 거둠. ...
Paper link Abstract Introduction Proposed Algorithm Experiments Implement Result