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Shape Bias 1

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

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