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On the journey of
[논문읽기] BEiT : BERT Pre-training of Image Transformers
Original Paper ) BEiT: https://arxiv.org/abs/2106.08254 BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers We introduce a self-supervised vision representation model BEiT, which stands for Bidirectional Encoder representation from Image Transformers. Following BERT developed in the natural language processing area, we propose a masked image modeling task to pre arxiv.org Contribution BERT의 Masked Lan..
[논문읽기] OSCAR : Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks
Original Paper ) https://arxiv.org/pdf/2004.06165.pdf Introduction & Background : 이전 VLP에 대해 VLP는 self-supervised learning으로 cross-modal representation을 학습한다 기존의 Transformer 기반의 연구들은 제한들이 vision 영역에서 해결되지 못한 부분들이 있다. 모호성(ambiguity) : image 내에서 2개의 class/object가 겹쳐있는 경우가 많다. 이 때에 대한 해결성이 조금은 애매하다는 문제가 있다. Lack of grounding : image내의 object와 text사이에서 정확하게 명시된 labeling된 어떠한 값이 존재하지 않는다는 의미. 이것은 wea..
[CSE URP]BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers (1)
BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers Hangbo Bao, Li Dong, Songhao Piao, Furu Wei * https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/beit Abstract 논문의 제목인 BEIT (Bidirectional Encoder representation from Image Transformers)는 BERT 모델에서 차용한 것 입력 이미지를 2가지 방법을 통해 masked image modeling(MIM) 학습 VIT + Blockwise Masking : image patches (such as 16 x 16 pixles) DALL-E Tokenizer : visual toekns (i.e...
[구글 BERT의 정석] Chap.03
NLP 분야는 요새 large scaling에 대해 관심이 많음 Data augmetation의 경우 포항공대 논문> Seonj.H, Conversational QA Dataset Generation with Answer Revision BERT 활용하기 → 사전학습된 BERT를 사용하는 방법론에 대해 제시 학습 과정> 사전 학습된 BERT 모델 탐색 사전 학습된 BERT에서 임베딩을 추출하는 방법 BERT의 모든 인코더 레이어에서 임베딩을 추출하는 방법 다운스트림 태스크를 위함 BERT 파인 튜닝 방법 3.1 사전 학습된 BERT 모델 탐색 → BERT를 처음부터 사전 학습시키는 건 너무 고비용 ※ 아래 사전학습된 공개 BERT모델 참조 https://github.com/google-research/b..