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[논문리뷰] RUBi: Reducing Unimodal Biases for Visual Qestion Answering

본 논문은 NeurIPS 2019에 accept된 논문이다. 1. Motivation 본 논문은 Visual Question Answering (VQA) task를 다룬 논문이다. VQA task의 목표는 image에 대한 question을 답해야하는 task이다. 따라서 visual scene과 question에 대한 high-level understanding을 요한다. 이러한 VQA 모델에는 unimodal bias가 존재한다. 이는 모델이 두 modalities (image, question)을 모두 다루기 위해서 설계되었으나, image modality를 종종 고려하지 않고, question만 보고 답을 내놓는 문제점을 말한다. 예를들어, 대부분의 바나나의 색깔은 노란색이기 때문에, 모델은 qu..

논문리뷰 2024.01.20

[논문리뷰] Learning to Optimize Domain Specific Normalization for Domain Generalization

본 논문은 ECCV 2020에 accepted된 논문으로 새로운 Normalization을 통해서 Domain Generalization 문제를 해결한 논문이다. 1. Motivation 본 논문은 Domain Generalization (DG)에 관한 논문이다. Domain Generalization은 generic feature representations를 배워 model이 새로운 domain에서 성능이 잘 나오도록 하는 것을 목표로 한다. Domain Generlization은 Unsupervised Domain Adaptation (UDA)과 과련이 깊지만, target domain data에 대한 availability 측면에서 차이가 있다. Domain Generlization은 triani..

논문리뷰 2024.01.13

[논문리뷰] Contrastive Model Adaptation for Cross-Condition Robustness in Semantic Segmentation

이 논문은 ICCV 2023에 accepted 된 논문으로, Semantic Segmentation에서의 normal-to-adverse condition model adaptation에 대한 논문이다. 1. Motivation 기존의 Unsupervised Domain Adaptation (UDA) 연구들은, labeled source-domain data와 unlabeled target-domain data를 학습에 같이 이용하였다. 본 논문은 좀 더 general problem을 해결하기 위해서 source-free domain adaptation (일반적인 model adaptation) 에 대한 연구를 제시한다. source-free domain adaptation은 1) model은 sourc..

논문리뷰 2024.01.07