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서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Supervision 저자 Moira Walker 출간 2014.3.31. Supervision 저자 Sergiovanni... 출간 2001.8.1. 도서 147,540원 SuperVision 저자 Gilliom John 출간 2015.12.6. 도서 32,620원 Supervision 저자 Newstrom Jo... 출간 2006.1.15. 도서 150,990원 Supervision 저자 Sergiovanni... 출간 2016.7.27. 도서 209,840원 Supervision 저자 TraversAW 출간 2021.1.1. Supervision in Psychodrama 저자 Hannes Kral... 출간 2014.1.24. 도서 25,000원 Reimagining Instructional Supervision 저자 Duffy Franc... 출간 2017.3.16. 도서 32,590원 Coaching and Mentoring Supervision 저자 Bachkirova 출간 2014.5.27. 도서 50,780원 Reflective Practice in Supervision 저자 Daphne Hewson 출간 2016.12.5. 도서 36,210원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
hyunseo-fullstackdiary.tistory.com 현서의 개발 일지📚 [ 딥러닝 논문 리뷰 - PRMI Lab ] - CLIP: Learning Trasferable Visual Models From Natural Language Supervision 37 년도의 SOTA (Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification, Xie et al., 2020) 88.4%보다 월등히 낮은 정확도입니다. 대신 weak supervision에서의 사용은 성능 향상을 보였습니다. (Exploring the Limits of Weakly Supervised Pretraining Mahajan 2018 et al.)에서는 Instagram에서의... 2024.05.04 블로그 검색 더보기 chaksseu.tistory.com 이제다시공부하자 [논문 리뷰] (CLIP) Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision Abstract 컴퓨터 비전에서는 일반적으로 시각적 개념을 명확히 하기 위해 추가적인 라벨 데이터가 필요하며, 이는 일반성과 사용성을 제한하는 요인이 되었다. Raw 이미지 데이터를 직접 학습시키는 것은 이러한 제한을 극복할 수 있는 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷에서 수집한 4억 개의 이미지와 텍스트 쌍 데이터셋을 사용하여 처음부터 최신 상태의 이미지 표현을 학습하고, 각 이미지에 어울리는 캡션을 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 30개 이상의 다양한 데이터셋으로 벤치마킹을 실시하였으며, 완전 지도 학습 모델과도 경쟁... Introduction and Motivationg Work Web-scale의 거대한 데이터로 학습한 GPT3 같은 text-to-text 모델은 제로샷 변환이 가능하다. 비전 분야에서는 ImageNet처럼 비교적 작은 크기의 데이터만 있어서, web text를 직접 사용하는 연구가 진행되었다. VirTex, ICMLM, ConVIRT는 text를 사용해 image를 표현하는 최신 방법들이다. 이들은 transformer 기반 언어 모델링, masked language modeling, contrastive objective learning 기술을 사용한다. 여러 연구들은 제한된 양 Approach Natural Language Supervision 자연어를 포함한 supervision으로 학습하는 개념은 이전부터 있었으나 다양한 이름으로 불려왔다. 이제 이러한 접근들을 "natural language supervision"으로 통칭한다. 이 방법의 장점은 라벨 데이터보다 데이터 크기를 확장하기 쉽고, flexible zero-shot transfer에 더 적합하다는 것이다. Creating a Sufficiently Large Dataset 인터넷에서 접근 가능한 공개형 대규모 데이터들이 natural language sup Experiments Zero-Shot Transfer 사전학습된 CLIP을 파인튜닝 없이 그대로 사용하는 것을 의미 예를 들어 CIFAR10 이미지에 CLIP을 적용하고 싶으면, 이미지를 그대로 이미지 인코더에 넣고 CIFAR10의 10개 클래스 라벨에 대한 텍스트 표현을 추출한다. 그다음 이들 사이의 cosine similarity를 계산해서 가장 높은 값을 보이는 클래스를 예측 결과로 선택한다. 이와 같이 training data를 사용하지 않고도 predict이 가능해서 zero-shot Zero-shot prediction은 학습과 거의 Comparison to Human Performance 사람과 CLIP의 zero-shot, one-shot, two-shot 성능을 비교한 결과, CLIP이 어려워하는 애완동물 종류 구분에서 사람도 어려움을 겪는다. 사람은 하나의 샘플만 봐도 정확도가 크게 향상되며, 이는 인간이 자신이 무엇을 알고 무엇을 모르는지 인식하고 있다는 것을 나타낸다. 반면, CLIP은 이러한 메타인지 능력이 부족함을 볼 수 있다. 인간은 zero-shot에 비해 one-shot과 two-shot에서 훨씬 더 높은 정확도를 보이지만, CLIP은 zero-shot이 few-shot보다 더 뛰어난 성능을 보 Data Overlap Analysis 인터넷에서 가져온 거대한 데이터셋과 평가 데이터셋이 중복될 가능성이 있지만, 이를 하나하나 검수하는 것은 실질적으로 어렵다. 따라서 duplicate detector를 사용하여 유사도가 특정 값 이상인 경우 overlap 집합에 포함시키고, 그 이하라면 clean 집합에 포함시켜 all과 clean을 metric으로 사용하여 데이터셋의 중복 정도를 분석한다. 대부분의 경우 overlap 양이 적어, clean에 대한 정확도를 귀무 가설로 설정하고, overlap 부분 집합에 대한 성능 차이를 분석한다. 일부 데이터에서는 Limitations Zero-shot CLIP은 ResNet-50이나 101과 비교해서는 좋지만, SOTA보다 성능이 떨어진다. CLIP은 task-specific, fine-grained classification (자동차, 꽃, 비행선 구별), abstract/systematic task (개체 개수 세기), novel task (사진 상에서 가장 가까운 차까지의 거리 분류) 등에서 성능이 떨어진다. 이는 zero-shot CLIP이 강한 부분도 있지만 그렇지 못한 부분도 많다는 것을 의미한다. Task-specific 모델과 비교했을 때 세분화된 Broader Impacts CLIP은 다양한 작업을 수행할 수 있고, 광범위한 기능을 가질 수 있다. 예를 들어, 고양이와 개의 이미지를 주고 분류를 시킬 수도 있고, 백화점에서 찍은 이미지를 주고 좀도둑을 분류하도록 요청할 수도 있다. CLIP은 OCR을 수행할 수 있으므로, 스캔한 문서를 검색가능하게 만들거나, 화면을 읽거나, 번호판을 인식할 수 있다. 이러한 기능은 동작 인식, 물체 분류, 얼굴 감정 인식 등 광범위한 응용이 가능하므로 감시용으로 사용될 수 있다. Bias 사회적 편견은 데이터셋에 그대로 녹아들어가고, 이를 통해 학습하는 모델도 이 Future Work 연구 초기 단계에서 모델의 잠재적인 downstream task들을 고려하고 그 응용 가능성에 대해 심도 있게 탐구한다. 상당한 민감도를 지닌 작업에 대해 정책 입안자의 개입이 필요함을 인식하고, 이러한 작업들을 명확히 밝힌다. 모델의 편향을 보다 정확하게 특성화하고, 이를 통해 다른 연구자들이 관심을 가질 수 있는 영역 및 필요한 개입 사항들에 대해 경고하는 작업을 수행한다. 잠재적인 실패 모드와 그 영역들을 식별하여, 이를 기반으로 추후 연구의 방향을 설정한다. Related Work CLIP은 image, text의 multimodal embedding space를 학습했으며, 이는 vision+language의 많은 분야에 활용될 수 있다. 이에는 image-text pair dataset, Text-Image Retrieval, weakly supervised learning, learning joint (vision + language) model 등이 포함된다. Conclusion 자연어처리에서 크게 성공한 task-agnostic web-scale 사전학습 방식을 vision 분야에도 적용했다. 모델의 성능, 사회적인 의미 등을 분석했으며, CLIP은 다양한 task에 대해 사전학습을 했고, 자연어 prompt를 통해 많은 데이터셋에 대하여 zero-shot transfer를 가능하게 했다. 성능 향상이 필요하지만 task-specific한 모델들과 비교해도 크게 밀리지 않는다. 25 Natural Language Supervision 자연어를 포함한 supervision으로 학습하는 개념은 이전부터 있었으나 다양한 이름으로 불려왔다. 이제 이러한 접근들을 "natural language supervision"으로 통칭한다. 이 방법의 장점은 라벨 데이터보다 데이터 크기를 확장하기 쉽고, flexible zero-shot transfer에 더 적합하다는 것이다. Creating a Sufficiently Large Dataset 인터넷에서 접근 가능한 공개형 대규모 데이터들이 natural language sup clip 인공지능 멀티모달 multimodal openAI 논문 리뷰 2024.04.07 canvas4sh.tistory.com 상훈's CANVAS [논문 리뷰] CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 10 Abstract 기본적으로 해당 논문은 이미지와 텍스트 학습의 새로운 접근으로 이미지+텍스트 Multi-Modal분야의 입문 논문으로 많이들 얘기한다. 컴퓨터 비전 기법은 사전에 정해진 일련의 객체 카테고리를 예측하도록 훈련된다. 이러한 제한적인 감독은 시스템의 일반성과 사용성을 제한하며, 다른 시각적 개념을 명시... 21시간전 haeun161.tistory.com AI입문 [논문 리뷰] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 7 Radford, Alec, et al. "Learning transferable visual models from natural language supervision." International conference on machine learning. PMLR, 2021. Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (mlr.press) Learning Transferable Visual Models From Natural Language... clip 컴퓨터 비전 pre-trained model 사전학습 zero-shot 제로샷-전이 2024.03.15 jeongwooyeol0106.tistory.com Jeongwooyeol's Blog [논문] Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision 5 https://arxiv.org/abs/2212.04356 Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision We study the capabilities of speech processing systems trained simply to predict large amounts of transcripts of audio on the internet. When scaled to 680,000 hours of multilingual and multitask... 2024.04.14 [논문] Learning Transferable Visual Models from Language Supervision 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 brunch.co.kr 삶의 예술가 육코치 KSC(Korea Supervision Coach)코치 2 인증코치 KAC07146 의 자격으로 6개월 여 지내다가, 전문 코치 KPC02588 번호의 자격으로 3년을 지냈습니다. 다음은 어디일까요? 어제 일자로 KSC (Korea Supervision Coach)자격을 취득했습니다. 만 4년의 여정이었네요. 2023년 1월, 73번째 KSC가 있었습니다. 올해 안에 취득해야 100번 안에 들겠구나 싶더랍니다... 인증코치 코칭 2023.12.12 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 한국은행 한국은행 - 카카오스토리 Council) , 중앙은행총재 및 감독기구수장 회의 (Meeting of the Group of Governors and Heads of Supervision) 등 또한 BIS 이사 자격으로 BIS 이사회(Board of Directors) 와 경제자문위원회(Economic... 2023.09.07 카카오스토리 검색 더보기
power plant supervisorkhkim.modoo.at 신청자 작성 engineering & supervision for power plant. supervision service for power plant. 유신건축종합건축사사무소 blog.naver.com/yooshinaecom21 신청자 작성 네이버 블로그 건축 설계, CM, 감리, Architectural Design, Construction Management, Supervision. 건축 설계, 건설 서비스. 한국코칭수퍼비전아카데미 www.supervision.co.kr/ 서울특별시 종로구 새문안로 5가길 위치. 코칭워크십, 수퍼비전, 미디어, 칼럼, 참가신청 문의. 사이트 더보기
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- 숙어
- under medical supervision 의사의 지시에 따라.