Boostcamp Day 31. 2021-03-08. DAY31 TIL
[Computer Vision] - Annotation data efficient learning
Contents
Intro
컴퓨터 비전 문제를 푸는 딥러닝 모델은 supervised learning으로 학습하는 것이 유리하다는 사실은 알려져 있습니다. 하지만, 딥러닝 모델을 학습할 수 있을 만큼 고품질의 데이터를 많이 확보하는 것은 보통 불가능하거나 그 비용이 매우 큽니다.
2강에서는 Data Augmentation, Knowledge Distillation, Transfer learning, Learning without Forgetting, Semi-supervised learning 및 Self-training 등 주어진 데이터셋의 분포를 실제 데이터 분포와 최대한 유사하게 만들거나, 이미 학습된 정보를 이용해 새 데이터셋에 대해 보다 잘 학습하거나, label이 없는 데이터셋까지 이용해 학습하는 등 주어진 데이터셋을 최대한 효율적으로 이용해 딥러닝 모델을 학습하는 방법을 소개합니다.
Further Reading
Reference
- bootcamp AI Tech pdf.
- NAVER Connect Foundation.