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insight - 무감독 학습 컴퓨터 비전
무감독 사람 재식별을 위한 적응형 클래스 내 변동성 대조 학습
본 연구는 적응형 클래스 내 변동성 대조 학습 알고리즘(AdaInCV)을 제안하여, 각 클래스의 학습 능력을 고려하여 적절한 샘플을 선택함으로써 무감독 사람 재식별 성능을 향상시킨다.
신뢰성 있는 지역 클러스터링 결과를 활용한 무감독 사람 재식별을 위한 카메라 인식 레이블 정제
카메라 도메인 간 특징 분포 차이로 인한 레이블 노이즈 문제를 해결하기 위해, 각 카메라 내부의 신뢰성 있는 지역 클러스터링 결과를 활용하여 전역 클러스터를 정제하고 이를 통해 보다 정확한 사람 재식별 모델을 학습한다.
안정 확산 모델을 활용한 무감독 랜드마크 검출 알고리즘
안정 확산 모델의 잠재적 표현을 활용하여 객체 범주에 대한 무감독 랜드마크 검출 문제를 해결하는 새로운 접근법을 제안한다.
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