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[포테이토 논문 리뷰] GAN Augmentation: Augmenting Training Data using Generative Adversarial Networks
⋆ ｡ ˚ ☁︎ ˚ ｡ ⋆ ｡ ˚ ☽ ˚ ｡ ⋆ [Object Detection paper review] 최근에 읽었던 실험 논문 중에서 저자의 체계성과 진행 과정이 가장 눈에 잘 들어와서 정리해서 발표해보았던 논문. 의료데이터에서 GAN(Generative Adversarial Networks)을 사용하여 data augmentation 실험을 진행하였다. GAN Augmentation 최근 몇년간 data augmentation에 GAN을 적용시키려는 시도와 연구가 꽤 이루어지고 있다. GAN에도 이미 워낙 많은 모델들이 나와있기 때문에 다른 논문들에서는 또 여러 모델들이 사용되었지만, 여기서는 Progressive Growing of GANs(PGGAN)을 기반으로 학습하였다. 우선 논문에서 언급한..
[포테이토 논문 리뷰] Cascade Eff-B7 NAS-FPN : Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation
⋆ ｡ ˚ ☁︎ ˚ ｡ ⋆ ｡ ˚ ☽ ˚ ｡ ⋆ [Data Augmentation paper review] 현재(2021/03/12 기준) COCO test-dev, COCO minival, PASCAL VOC 2007 등의 벤치마크에서 Best Method를 자리잡고 있는 논문. 기존 연구 방향에서 조금 벗어난 augmentation 방식을 사용해서 Instance Segmentation과 Object Detection의 성능을 끌어올렸다. Simple Copy-Paste 다른 비전 분야와 마찬가지로 Instance Segmentation 분야에서도 정확도를 높이고 안정성을 키우기 위해 Data Augmentation이 계속해서 연구되고 있다. Segmentation에서는 객체의 위치를 나타내는 ann..
[포테이토 논문 리뷰] Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection
⋆ ｡ ˚ ☁︎ ˚ ｡ ⋆ ｡ ˚ ☽ ˚ ｡ ⋆ [Data Augmentation/Object Detection paper review] Classification에서의 Data Augmentation은 많이 다뤄봤지만 Object Detection에서는 구체적으로 어떻게 이뤄지는지 문득 궁금해져서 서칭하다가 읽게 된 논문. 생각만큼 선행연구가 많이 이뤄지진 않은 것 같고 detection 외에도 많은 내용을 공부해야 정확하게 이해할 수 있을 것 같다. Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection Data Augmentation(데이터 증강)은 학습 데이터가 부족한 상황이나, 학습 데이터를 늘려서 모델의 성능을 높이고 싶을 때 사용하는 방법이다..