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[논문리뷰] ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness

이 논문은 ICLR 2019 에 accept된 논문으로 Oral paper로 선정되었다. https://arxiv.org/pdf/1811.12231.pdf 저자 : Robert Geirhos Patricia Rubisch Claudio Michaelis Matthias Bethge∗ Felix A. Wichmann∗ Wieland Brendel∗ 1. Motivation texture vs. shape CNN은 object shape의 representation을 학습하는 것으로 생각되고 있었다. 그러나, 이 논문이 나올 즈음 image texture에 대한 중요도에 대해서 연구가 제시되고 있었다. CNN이 texture를 학습하는가, shape을 학습하는가에 대한 이 두가지 conflicting hyp..

논문리뷰 2024.02.10
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a M.S. student in Artificial Intelligence at Sogang University. https://sites.google.com/view/minyoung-lee

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Texture Bias, Time-Series Forecasting, Unsupervised Domain Adaptation, Stylized ImageNet, Denormalization, Robustness, normalization, Domain Generalization, Semantic Segmentation, unimodal bias, domain adaptation, VQA model, acceptable response, contrastive learning, Domain Shift, DGSS, Shape Bias, sensitive questions, Whitening, DASS,

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