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    Computer Vision/기타 분야들

    [CVPR 2020 Best Paper Award] Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild 논문 리뷰

    논문 : https://arxiv.org/pdf/1911.11130.pdf 발표 : https://www.youtube.com/watch?v=p3KB3eIQw24&t=27s 키워드 : Deformable 3D Objects 3D reconstruction에는 많은 supervision이 있지만 이것들을 만드는데는 비싼 비용이 든다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 다른 additional supervision 없이 오직 single view images만 가지고 학습시키고자 했다. Key idea는 좌우 대칭(bilateral symmetry)을 이용하는 것이다. 이를 위해 Photo-Geometric Autoencoding이란 framework를 만들었다. 0. Abstract 본 논문은 exter..

    Deep Learning/XAI

    Neural Additive Models: Interpretable Machine Learning with Neural Nets 논문 리뷰

    논문 : https://arxiv.org/pdf/2004.13912.pdf 0. Abstract DNN(Deep neural network)은 인상적인 성능을 내지만 어떻게 결정을 내리는지 대게 불분명한 black-box predictor 이다. 이러한 성격 때문에 의료(healthcare) 분야와 같이 위험부담이 큰 영역에 대한 적용을 방해한다. 따라서 본 논문은 DNN의 표현성(expressivity)과 *일반화 가법모델(Generalized Additive Models)의 고유한 해석성(inherent intelligibility)을 결합한 NAM(Neural Addition Models)를 제안한다. NAM은 각각의 single input feature를 처리하는 신경망의 선형 결합(linear ..