반응형 Multi-label Classification4 [논문 코드 리뷰] Instance Dependent Multi Label Noise Generation for Multi-Label Remote Sensing Image Classification 데이터 전처리, 메인 코드 리뷰 위성 사진 데이터셋에 대해 공부하고 있어서 위성사진 데이터처리 공부중에 교수님의 논문의 Instance depedent noise generation 이라는 방법론이 눈에 띄여 데이터처리 과정 코드 리뷰을 해보기로 했다. 위 그림은 사전학습된 CLIP 모델을 이용해 remote sensing image를 멀티라벨로 예측(Zero-shot prediction)하는 전체 과정을 나타낸다. 이미지를 CLIP의 이미지 인코더에 입력 → 이미지 임베딩 추출하고, 텍스트를 CLIP의 텍스트 인코더에 입력 → 텍스트 임베딩 추출. 각각의 이미지 임베딩과 텍스트 임베딩 사이의 유사도를 내적하여, 어떤 label과 가장 밀접한지 확인한 후, 결과로부터 Zero-shot prediction score가 산출되어.. 2024. 12. 29. [논문코드구현] PASCAL VOC dataset 사용하여 데이터 처리 해보기 저번에는 Bridging the Gap between Model Explanations in Partially Annotated Multi-label Classification 논문에 대해 리뷰 및 코드 구현을 해보았다. 교수님의 피드백을 받고 데이터셋의 변화와 데이터 처리에 대해 공부를 하며 블로그를 작성할 생각이다. 가장 먼저 교수님께서 피드백을 주셨던 부분은 데이터셋의 사용에 대한 부분이다. 사실 멀티라벨 분류 문제를 단일 라벨 데이터셋을 사용하고 데이터 전처리를 통해 멀티 라벨 데이터셋으로 바꾼다는 것은 이론상 말이 되지만 데이터셋 세부적으로 문제가 생길 수 있기 때문에 이 과정을 생략하고 멀티 라벨 데이터셋을 처리하는 법을 공부해보고 직접 구현해보라는 교수님의 말씀이 있었다. 그렇기.. 2024. 12. 21. [논문 코드구현] Bridging the Gap between Model Explanations in Partially Annotated Multi-label Classification 오늘은 교수님의 내주셨던 과제인 Code reproduction 을 해보겠다.다중 레이블 분류 문제에 기여한 논문인 Bridging the Gap between Model Explanations in Partially Annotated Multi-label Classification 에 대해 논문 리뷰와 코드를 살펴봤었다. 논문링크:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Kim_Bridging_the_Gap_Between_Model_Explanations_in_Partially_Annotated_Multi-Label_CVPR_2023_paper.html CVPR 2023 Open Access RepositoryBridging the Gap Betw.. 2024. 11. 26. [논문리뷰 & 코드살펴보기] Bridging the Gap between Model Explanations in Partially Annotated Multi-label Classification 오늘은 다중 레이블 분류 문제에 대한 논문을 다루어보겠다. 논문:Bridging the Gap Between Model Explanations in Partially Annotated Multi-Label Classification, Youngwook Kim, Jae Myung Kim, Jieun Jeong, Cordelia Schmid, Zeynep Akata, Jungwoo Lee; Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023, pp. 3408-3417 링크: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Kim_Bridging.. 2024. 10. 30. 이전 1 다음 반응형
