https://arxiv.org/pdf/2210.14748.pdf 이 논문은 제목 그대로 Long-tail 분포를 가지는 food 데이터셋을 분류할 때 어떤 문제가 있고, 그 문제를 해결하기 위해 방법을 제안한 논문입니다. 핵심은 아래 그림입니다. Phase-1에서 vanilla training을 진행하고, Phase-2에서 Phase-1에서 학습한 모델의 feature extractor를 이용합니다. Phase-2는 head class를 herding selection 방법을 이용하여 undersampling, tail class를 visual-aware CutMix 방법을 이용해 oversampling 하여 Phase-1의 모델을 knowledge distillation 하는 방식으로 학습합니다. 결..

https://cs230.stanford.edu/projects_fall_2019/reports/26233496.pdf Abstact 음식이미지는 SNS를 지배하고 여행과 음식점 선택을 유도하지만, 여전히 엄청난 양의 이미지 때문에 정리가 되지 않고 있다. 음식이미지 분류를 올바르게 활용하면 음식 추천, 다이어트를 위한 음식 선택 같은 것 처럼 전반적으로 음식에 대한 경험을 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 CNN으로 음식이미지 분류를 할 때의 문제를 탐구한다. scratch 학습, pretrained model을 통한 transfer learning을 사용하여 61.4% 정확도, 85.2%의 top-5 정확도를 달성했다. Introduction 흔히 우리는 “눈으로 먹는다”라고 말한다. 인스타그램같은 ..

https://arxiv.org/abs/1812.01187 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks Much of the recent progress made in image classification research can be credited to training procedure refinements, such as changes in data augmentations and optimization methods. In the literature, however, most refinements are either briefly mentioned a arxiv.org 요약 최근에 image classificat..

mmpretrain 프레임워크는 리뉴얼 되면서 mmclassification과 mmSelfsUp (self-supervised learning) 이 통합되었다. task마다 docker를 만들어야 되다 보니 두 프레임워크가 합쳐진건 환영할만한 일이다.👏 아래 설명은 mmpretrain tag 1.0.0rc7 버전이 기준이며, mmpretrain도 mmclassification 사용 방법과 크게 다르진 않다. config를 구성하고 학습하면 되는데, 중요한 가지는 1) dataset 구성 2) config 구성 이 정도인 것 같다. 예시로 ImageNet-1k를 resnet50으로 학습해보는 과정을 진행해보겠다. 사람마다 다를 것 같긴 한데 나는 mmpretrain/model_config 라는 나의 con..

2023. 4. 16 기준 https://github.com/open-mmlab/mmpretrain/tree/mmcls-0.xopenmmlab의 mmclassification이 mmpretrain으로 바뀐 것 같습니다. 간략히 살펴본 결과 매커니즘은 크게 바뀌지 않은 것 같으니, 일단은 dev-1.x 브랜치의 config 작성법 위주로 작성해보려고 합니다. mmcls-0.x 브랜치로도 작성할 수 있지만, dev 브랜치의 특정 기능 때문에 dev 브랜치를 사용중입니다. dev와 master 브랜치의 큰 틀은 다르지 않으니 걱정하지 않으셔도 됩니다. mmpretrain 또한 거의 구조가 같습니다. 추후에 mmpretrain도 올려보도록 하겠습니다. 저만의 편한 방법을 찾아서 쓰고 있는 방법이니, 참고자료 정..