כתבות עם התגית Amir Globerson

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

DETReg: Unsupervised Pretraining with Region Priors for Object Detection


פינת הסוקר:  

           המלצת קריאה ממייק: חובה לעוסקים בזיהוי אובייקטים בתמונות.

           בהירות כתיבה: גבוהה.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: נדרשת היכרות עם DeTR, שיטות למידת ייצוג בצורה unsupervised וטרנספורמרים.

        יישומים פרקטיים אפשריים: pretraining של מודל לזיהוי אובייקטים בדומיינים עם כמות מועטה של דאטה מתויג.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: זמין כאן.

      פורסם בתאריך: 08.06.21, בארקיב.

      הוצג בכנס: טרם ידוע.


תחומי מאמר:

  • זיהוי אובייקטים בתמונה (Object Detection)

ידע מוקדם:

מבוא: לכתבה המלאה >>

סקירה זו היא חלק מפינה קבועה בה אני סוקר מאמרים חשובים בתחום ה-ML/DL, וכותב גרסה פשוטה וברורה יותר שלהם בעברית. במידה ותרצו לקרוא את המאמרים הנוספים שסיכמתי, אתם מוזמנים לבדוק את העמוד שמרכז אותם תחת השם deepnightlearners.


לילה טוב חברים, היום אנחנו שוב בפינתנו deepnightlearners עם סקירה של מאמר בתחום הלמידה העמוקה. היום בחרתי לסקירה את המאמר שנקרא: 

Explaining in Style: Training a GAN to explain a classifier in StyleSpace


פינת הסוקר:  

           המלצת קריאה ממייק: כמעט חובה (לא חייבים אך ממש מומלץ).

          בהירות כתיבה:  גבוהה.

         רמת היכרות עם כלים מתמטיים וטכניקות של ML/DL הנדרשים להבנת מאמר: נדרשת היכרות די מעמיקה עם עקרונות StyleGAN2 והבנה בסיסית במושגי Model Explainability.

        יישומים פרקטיים אפשריים: המאמר מאפשר לאתר פיצ'רים ויזואליים, הגורמים לשינוי המשמעותי ביותר בהתפלגות התוצאה של רשת הסיווג עבור תמונה זו.


פרטי מאמר:

      לינק למאמר: זמין להורדה.

      לינק לקוד: לא הצלחתי לאתר.

     פורסם בתאריך: 27.04.21, בארקיב.

     הוצג בכנס: טרם ידוע.


תחומי מאמר:

  • Model Explainability
  • GANs

כלים מתמטיים, מושגים וסימונים:

  • StyleGAN2
  • Path length regularization Loss
  • LPIPS
  • KL divergence
  • Style reconstruction loss

מבוא: לכתבה המלאה >>

X