DEEP LAPLACIAN PYRAMID NETWORKS FOR SINGLE IMAGE SUPER-RESOLUTION

Introduction Single image super-resolution 문제는 low-resolution 영상 1장을 input으로 받았을때 원본의 high-resolution영상으로 복원하는 문제입니다. 요즘 CNN을 이용하여 Single image super-resolution (SISR) 문제를 풀어내는 논문들을 보면, 점점 더 깊은 네트워크 구조를 사용하는 추세를 보입니다. 이번에는 기존의 SISR 문제를 해결하는데 소개된 네트워크 구조 몇가지를 간단히 살펴보고, CVPR 2017에 accept된 가장 최신의 CNN을 활용해서 SISR문제를 풀어나간 논문을 살펴보며 … Continue reading DEEP LAPLACIAN PYRAMID NETWORKS FOR SINGLE IMAGE SUPER-RESOLUTION

R-CNNs Tutorial

INTRODUCTION Object detection은 입력 영상이 주어졌을 때, 영상 내에 존재하는 모든 카테고리에 대해서 classification과 localization을 수행하는 것을 말합니다. 입력 영상에 따라 존재하는 물체의 개수가 일정하지 않고 0~N개로 변하기 때문에 난이도가 높은 task로 알려져 있습니다. 본 글에서는 convolutional neural network(CNN) 기반의 object detection 중에서 높은 성능과 빠른 속도로 큰 주목을 받고 있는 region based CNN의 흐름을 … Continue reading R-CNNs Tutorial

Learning Graphical State Transitions

INTRODUCTION: 우리가 접하는 많은 데이타들중에는 그래프 형태로 표현될 수 있는 데이타들이 있습니다. 예를들어 지하철 노선도나 chemical molecule, 혹은 data structure들이 될 수 있겠죠. 그런 데이타들에서 특정 정보를 뽑는다고 할때 (eg. 지하철 노선도에서의 최단거리), 데이타가 그래프화 되어 있다면 정보를 취득하기 훨씬 쉬울 것입니다. 이번에 소개시켜드리는 "Learning Graphical State Transitions" 논문은 ICLR 2017 oral paper에 선정되었으며, unstructured … Continue reading Learning Graphical State Transitions

Optimization as a Model for Few-Shot Learning

INTRODUCTION: One-Shot/Few-Shot learning 이란, 저번 포스트 "Siamese One-Shot Learners and Feed-Forward One-Shot Learners"에 소개 되었듯이, 적은 수의 example들로부터 그 example들에 대하여 (보통의 classification 문제에서는 example의 클래스에 대하여) generalize할수 있는 모델을 만드는 문제입니다 - Few-Shot learning에 대한 더 자세한 설명은 지난 포스트를 참조하시길 바랍니다. 이번에 소개시켜드리는 "Optimization as a Model for Few-Shot Learning" 논문은 ICLR 2017에 … Continue reading Optimization as a Model for Few-Shot Learning

Recent Exploration into Imbalanced Dataset Problem

In this post, we will explore into some of the more recent imbalanced dataset studies. Imbalanced Data Problem: In machine learning it is one of common problems one may come across while training a dataset that the accuracy performance is extremely good but it only seemed so due to the dataset distribution of one class being far greater … Continue reading Recent Exploration into Imbalanced Dataset Problem

Siamese One-Shot Learners and Feed-Forward One-Shot Learners.

Have a look at this object (try to forget that its a cup for a moment =p ) , And a series of other objects (credit to Google's image search on word "cup"), Are you able to agree that the sky blue object above and all the series of other objects seen on the figure above … Continue reading Siamese One-Shot Learners and Feed-Forward One-Shot Learners.

Style transfer

Introduction Style transfer란, 두 영상(content image & style image)이 주어졌을 때 그 이미지의 주된 형태는 content image와 유사하게 유지하면서 스타일만 우리가 원하는 style image와 유사하게 바꾸는 것을 말합니다. 위 그림에서는 주택사진을 content image로 주고 다른 화가의 작품들을 style image로 주었는데, 주택의 형태와 배치는 유지되면서 화풍만 각 작품과 유사하게 바뀐 것을 볼 수 있습니다. Neural network를 … Continue reading Style transfer