4학년 2학기는 마음이 갈대같이 흔들리던 시간이었다. AI관련 학과의 1기 학생이었던 나는 이쪽 계열로 나아간 선배들이 없었다. 스타트업에 취업하고 싶다가도 대학원을 가야 나의 쓸모를 증명할 수 있을 것만 같았다. 코로나로 인해 수업은 대부분 온라인으로 진행되었고, 막학기였던 만큼 채워야 하는 학점도 많지 않았다. 그 시기에 대학 동기의 소개로 어느 연구소에서 짧게 학부 인턴을 하며 평화로운 나날을 지냈던 것 같다. 그때도 막연히 나는 평생 공부하고 탐구하며 머신러닝을 하며 살겠구나 싶었다. 대학원 입시는 보통 졸업학기에 진행된다. 여느 방해 없이 흘러가는 물 마냥 나도 대학원을 준비하고 있었다. 그러다가 문득 모든 게 무섭고 아쉬워졌다. 석사 진학이 예정되어 있었기에 2년의 시간이 속절없이 대학 연구실..

OCR에 관한 SOTA를 찾던 중 읽은 논문이다. 2017년 논문인데 소타라는게 조금 신기하긴 했는데 (4년 전 논문인 건데!) , 기본적인 구조는 CNN + RNN + Attention 이다. 논문 링크는 다음과 같다: https://arxiv.org/abs/1704.03549 Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery We present a neural network model - based on CNNs, RNNs and a novel attention mechanism - which achieves 84.2% accuracy on the challenging French Street Name Signs..

시계열 이미지 데이터를 위해 읽었던 신기한 논문. 논문과 졸업과제로 한동안 리뷰 올리기를 쉬었다. 이번에 읽은 논문은 Phydnet과 Phycell을 제안한 것으로, unsupervised video prediction을 위한 방법이다. 이미지 관련 시계열 데이터를 다루는 데에 실제로 쓸 수 있을 것 같다. 또한 편미분방정식을 다층 CNN구조로 구할 수 있다는 이론을 토대로 알고리즘을 구현한 것으로 보인다. 이에 관한 논문은 이후에 읽어볼 예정이다. Disentangling Physical Dynamics from Unknown Factors for Unsupervised Video Prediction (https://arxiv.org/abs/2003.01460) 본 논문이 제안한 것은 two-branc..

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[SAI 동아리 발표] RAM(Recurrent Attention Model) 관련 논문들. 원래는 한 포스트였지만, 이 블로그에 쓰다 보니 조금 긴 거 같아서 2개 포스트로 쪼갠다. 최근 들어 HAR(Human Activity Recognition), 특히 vision sensor가 아닌 IMU sensor data기반에 대해 알아보았다. 평소 관심사인 RL에 대한 애정이 식어간다고 느꼈다. 그러다 보니, state를 각 sensor data에 대해 t(time)로 쪼개서 labeling을 하면 강화 학습을 적용할 수 있겠단 막연한 생각을 했었다. 역시나 누군가는 만들어놨다! HAR 분야에서 2019년에 publish된 논문 하나를 찾았다. [1] weakly labeled data에 대해 처리해서 H..