안녕, 세상!

Abstract SER은 utterance의 언어적 요소와 어떻게 사람이 그것을 말하는지 둘 다에 대한 철저한 이해가 요구됨 어떻게 이 두 가지의 정보를 융합할 지가 SER에서 중요한 과제 중 하나임 새로운 Multimodal Cross- and Self-Attention Network (MCSAN)을 제안함 MCSAN의 핵심은 병렬적 cross와 self-attention module을 채용하는것 해당 모듈들은 audio와 text의 상호작용 속의 intra와 inter modal 둘 다에 대해 명백히 모델링 하기 위해서 사용 MCSAN은 IEMOCAP와 MELD dataset으로 평가됨 실험은 제안된 모델이 두 datasets 모두에서 state-of-the-art 성능을 보인다는것을 증명함 Intr..

Abstract 최신 연구들은 emotion recognition task를 해결하기 위해 low-level data representations로 deep learning models를 학습함 emotion datasets가 빈번히 data양에 한계를 가지고 이러한 접근들은 overfitting으로 고통받을 수 있으며, 깊이 없는 단서들 기반으로 학습될 것임 이러한 문제를 해결하기 위해서, disentanglement representation learning으로 부터 영감을 받은 새로운 cross-representation speech 모델을 제안함 wav2vec 2.0 speech features로 emotion recognition을 수행함 Transformer-based models에서 추출된 ..

Abstarct UAV의 카메라 시점에 의한 컴퓨터 비전에 관심이 많아짐 하지만 UAV에서의 object detection을 실시간으로 처리하는 작업은 어려움 마지막에는 channel scaling factor에 L1 Regulation을 적용시켜서 convolution 계층의 channel-level 희소성(sparsity)을 적용시키고 ‘slim’한 object detectors을 얻기 위해서 덜 중요한 feature channel을 제거함 fewer trainable parameters와 FLOPS를 original YOLOv3와 비교하여 제시함 SlimYolov3을 VisDrone2018-Det benchmark dataset으로 평가 unpruned 놈과 비교했을 때 FLOPS가 90.8%줄어들..

Mecab은 유명한 한국어 형태소 분석기입니다. 이미 학습되어 있는 모델의 vocab를 load 해서 사용합니다. 하지만 사용자가 vocab에 추가적으로 단어를 추가하여 mecab에 적용시킬 수 있습니다. mecab은 원래 기본적으로 Linux에서 설치 및 진행이 가능합니다. 하지만 최근에는 window에서도 mecab을 설치하고 적용할 수 있습니다. 우선 mecab을 window에서 사용하기 위해서 다음과 같은 과정을 거칩니다. (1) KoNLPy 설치 Mecab을 설치하기 전 우선 KoNLPy가 설치되어야 합니다. https://liveyourit.tistory.com/56 KoNLPy (파이썬 한글 형태소 분석기 ) 윈도우 설치 방법 파이썬 한글 형태소 분석기인 KoNLPy 설치는 아래 기입된 순서..