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Domain Generalization 2

논문 | Reducing Domain Gap by Reducing Style Bias (SagNet)

오랜만에 읽은 논문ㅎㅎ.... 꾸준히 읽어야 하는데 논문 읽는 속도가 느리다보니 급한 일 생기면 그 일을 해결하느라 논문을 못 읽는 것 같다. 그래도 꾸준히 읽다보면 언젠간 논문 읽는 속도가 늘지 않을까....ㅎ... 컨셉 이번에 읽은 논문은 SagNet이라는 모델을 제시한 논문으로 AdaIN을 잘 활용한 논문이다. CNN에는 style에 대해 강한 bias가 존재하기 때문에 Domain Shift에 취약한데 content와 style을 분리해서 Domain Generalization 능력을 올리는 논문이다. content module과 style module을 두고, content와 style을 각각 학습하도록 하는 느낌 Style-Agnostic Networks 모델의 구조는 위와 같이 구성되어 있다..

📑 논문 2023.06.05

논문 | 2023년 5월 첫째 주 읽은 논문 간단 요약

Style Neophile: Constantly Seeking Novel Styles for Domain Generalization 계속해서 새로운 스타일을 만들어서 학습함. "CNN에 새로운 style의 이미지를 계속해서 보내자!" 가 목표 이를 위해서 [yellow]queue[/yellow]를 이용하는데, source style queues와 novel style queues를 사용함. source style queues에는 모델이 관측한 style을 저장하고, novel style queues에는 새로운 style을 저장함. (모델이 관측한 style과도 달라야하고, 이전에 생성한 novel style과도 달라야함.) Prototype selection. set of source style S ..

📑 논문 2023.05.08