안녕, 세상!

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..