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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 101 - 107 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.2.101
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지도 학습의 문제점을 해결하기 위해 최근 주목받고 있는 방법인 Self-Supervised learning(자기 지도 학습)이 이미지 분야에서는 많은 발전을 이룩한 것에 반해 상대적으로 복잡한 task에 해당하는 비디오 분야에서는 발전 속도가 크지 않다. Self-Supervised learning이 비디오 분야에 적용될 때, 많은 이전 연구들에서 이미지에서 확장 시킨 방법들로 성능을 내었다. 그러나 비디오는 이미지와 다르게 시간 정보가 추가되었기 때문에 이미지에서 확장하였다고 하더라도 그게 옳은 방향인지는 확신할 수 없다. 또한 자기 지도 학습하는 전략 혹은 절차 자체가 하나의 pretext task로 pretrain 시킨 뒤 학습된 parameter를 전이시키는 방법, 즉 이미지에서 사용하는 방법을 그대로 사용하고 있다. 그래서 본 연구에서는 video에 특화 시킨 자기 지도학습 절차를 제안하고, 유효성을 Action Recognition task에서 입증해 보려 한다. 총 세 가지 실험을 수행하였는데 먼저 기존 연구들과의 비교를 통해 본 논문에서 제안하는 학습 방법이 효율적임을 보였다. 두 번째로 pretext task를 통해 모델이 비디오 자체의 representation을 잘 학습 했는 가를 평가하기 위해 Video Retrieval 실험을 수행하였다. 세 번째로 본 논문에서 비디오를 잘 학습하기 위해 비디오 데이터에 특화시킨 Spatial Pretext task에 대한 Ablation study를 수행하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Gidaris, Spyros, Praveer Singh, and Nikos Komodakis. "Unsupervised representation learning by predicting image rotations." arXiv preprint arXiv:1803.07728 (2018).
Jing, Longlong, et al. "Self-supervised spatiotemporal feature learning via video rotation prediction." arXiv preprint arXiv:1811.11387 (2018).
Xu, Dejing, et al. "Self-supervised spatiotemporal learning via video clip order prediction." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019.
Tran, Du, et al. "A closer look at spatiotemporal convolutions for action recognition." Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018.
Misra, Ishan, C. Lawrence Zitnick, and Martial Hebert. "Shuffle and learn: unsupervised learning using temporal order verification." European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2016.
Tran, Du, et al. "A closer look at spatiotemporal convolutions for action recognition." Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018.
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