카카오브레인에서 CVPR 2021에 두 편의 논문을 발표합니다.
2021/03/02 by 카카오브레인

카카오브레인 연구원들이 참여한 두 편의 논문이 기계학습, 컴퓨터비전 분야 최고 권위 학회인 CVPR 2021에 게재 승인되었습니다.

- Spatially Consistent Representation Learning (노병석, 신우현, 김일두, 김성웅)

- HOTR: End-to-End Human-Object Interaction Detection with Transformers (김범수, 이준현*, 강재우[*], 김은솔, 김현우[*])


첫 번째 논문은 이미지에 대한 레이블이 주어지지 않은 이미지를 스스로 학습하는 방법(Self-Supervised Representation Learning)의 개선을 제안함으로써, 여러 물체가 등장하거나 물체의 위치 파악 등이 중요한 태스크에서 성능이 기존 최고 수준의 방법들 대비 눈에 띄게 높아지는 결과를 얻었습니다. 

두 번째 논문에서는, 이미지에서 사람과 물체 사이의 상호작용에 대한 내용을 자동으로 검출하는 HOI 문제를 효율적으로 풀기 위한 트랜스포머(Transformer) 기반의 알고리즘을 새롭게 제안하고, 정확도 뿐만 아니라 속도 측면에서도 최고 수준의 성능(State-of-the-art)을 달성했습니다.


위의 두 논문은 6월에 온라인으로 열릴 CVPR 학회에서 발표될 예정입니다.

👉 논문에 대한 더 자세한 정보는 카카오브레인 홈페이지에서 확인해 주세요! https://www.kakaobrain.com/publication


참고
[*] 고려대학교
이 글을 쓴 사람들
kakaobrain
카카오브레인