히비스서커스의 블로그

※ Seed, Expand and Constrain: Three Principles for Weakly-Supervised Image Segmentation의 논문을 읽고 이해한대로 정리해본 글입니다. 아래에 첨부된 그림들 중 논문에 나와있지 않은 그림들은 제가 제작한 내용이니 사용 시 반드시 출처를 남겨주시기 바랍니다. SEC 논문은 핵심 아이디어만 정리하였습니다. 풀잎스쿨 18기 WSSS 논문으로 입문하기를 통해 같이 공부한 분들께 감사를 드립니다. 개인적인 생각 지금까지 살펴보았던 AE(Adversarial Erasing)의 기법을 사용하지 않고 seed를 만들어 확장시키는 SRG(Seed Region Growing) 방식의 시발점이 되는 논문이라고 생각한다. 즉, AE의 AE-PSL논문이 SRG에..

※ Unlocking the Potential of Ordinary Classifier: Class-specific Adversarial Erasing Framework for Weakly Supervised Semantic Segmentation의 논문을 읽고 이해한대로 정리해본 글입니다. 아래에 첨부된 그림들 중 논문에 나와있지 않은 그림들은 제가 제작한 내용이니 사용 시 반드시 출처를 남겨주시기 바랍니다. OC-CSE 논문은 핵심 아이디어만 정리하였습니다. 풀잎스쿨 18기 WSSS 논문으로 입문하기를 통해 같이 공부한 분들께 감사를 드립니다. 개인적인 생각 AE(Adversarial Erasing)을 통해 WSSS를 하는 방법에 대해 가장 훌륭하다고 생각되는 아이디어들만을 고려하였고, 기존과는 달리..

※ Find it if You Can: End-to-End Adversarial Erasing for Weakly-Supervised Semantic Segmentation 의 논문을 읽고 이해한대로 정리해본 글입니다. 아래에 첨부된 그림들 중 논문에 나와있지 않은 그림들은 제가 제작한 내용이니 사용 시 반드시 출처를 남겨주시기 바랍니다. EADER 논문은 핵심 아이디어만 정리하였습니다. 풀잎스쿨 18기 WSSS 논문으로 입문하기를 통해 같이 공부한 분들께 감사를 드립니다. 개인적인 생각 ACoL에 뒤이어 AE(Adversairal Erasing)을 이용하여 End-to-End 방식을 이용한 WSSS 모델을 제시한 논문이다. 핵심아이디어라고 볼 수 있는 부분은 GAN(Generative Adversari..

※ Adversarial complementary Learning for Weakly Supervised Object Localization 의 논문을 읽고 이해한대로 정리해본 글입니다. ACoL 논문은 풀잎스쿨 18기 WSSS 논문으로 입문하기에서 제가 발표를 맡았던 논문으로 아래에 첨부된 그림들 중 논문에 나와있지 않은 그림들은 제가 제작한 내용이니 사용 시 반드시 출처를 남겨주시기 바랍니다. 풀잎스쿨 18기 WSSS 논문으로 입문하기를 통해 같이 공부한 분들께 감사를 드립니다. 개인적인 생각 AE(Adversarial Erasing)을 통해 WSSS(Weakly Supervised Semantic Segmentation)연구의 초석이 되는 AE-PSL 논문의 단점을 가장 잘 보완했다고 생각하는 논문..

※ Object Region Mining with Adversarial Erasing: A Simple Classification to Semantic Segmentation Approach 의 논문을 읽고 이해한대로 정리해본 글입니다. 아래에 첨부된 그림들 중 논문에 나와있지 않은 그림들은 제가 제작한 내용이니 사용 시 반드시 출처를 남겨주시기 바랍니다. AE-PSL 논문은 핵심 아이디어만 정리하였습니다. 풀잎스쿨 18기 WSSS 논문으로 입문하기를 통해 같이 공부한 분들께 감사를 드립니다. 개인적인 생각 CAM의 등장으로 WSSS(Weakly-Supervised Semantic Segmentation)의 연구의 청사진을 그릴 수 있었다면 AE-PSL의 등장은 WSSS의 연구에 주춧돌이 되었다고 생각한..

※ Gu, F., Burlutskiy, N., Andersson, M., Wiln, L.K., 2018. Multi-resolution Networks for Semantic Segmentation in Whole Slide Images의 논문을 읽고 제가 직접 이해한대로 정리해본 글입니다. 틀린 부분이 있다면 지적해주세요. 핵심 요약 MRN은 WSI의 다른 level에서 정보를 집약하고 배우도록 설계된 Unet 기반의 모델이다. 1. 등장배경 multi-resolution의 필요성 조직의 등급을 메기기 위해서는 zoom-in하여 세밀한 부분을 보는 관점과 zoom-out하여 전체적인 부분을 보는 관점이 모두 필요하다. 이는 복잡한 정보를 가지는 3차원인 조직의 단면을 단순히 잘라낸 2차원에서 gland..

Gu, F., Burlutskiy, N., Andersson, M., Wiln, L.K., 2018. Multi-resolution Networks for Semantic Segmentation in Whole Slide Images의 논문을 읽고 제가 직접 번역해본 글입니다. 틀린 부분이 있다면 지적해주세요. Abstract digital pathology는 WSI의 semantic segmentation과 같은 업무 수행을 위해 FCN를 적용하는데 아주 좋은 기회를 제공한다. 하지만 표준 FCN은 WSI의 재배열에 관한 pyramid의 구조로부터 상속받은 multi-resolution의 관점에서 어려움을 맞이한다. 결과적으로 다른 level에 정보를 집약하고 배우도록 설계된 특별한 network가 요..

※이 글은 풀잎스쿨 17기 인프라 운영 따라잡기 스터디를 진행하며 공부한 내용을 정리한 글입니다.※ 1. Polkit(Policykit) 1-1. Polkit이란 유닉스(Unix) 운영 체제의 시스템 전반에서 인증 단계를 통제하기 위해 만들어진 프로그램 1-2. Polkit의 특징 집중화된 시스템 정책의 통제 아래에서 보다 느슨한 수준의 인증을 진행함 1-3. Polkit을 사용하는 배포판 페도라, 우분투, 오픈수세 2. 데몬 프로세스의 특징 & 대표적인 데몬 프로세스 2-1. 데몬이란 데몬은 사용자가 직접적으로 제어하지 않고, 백그라운드에서 돌면서 여러 작업을 하는 프로그램을 말한다. 2-2. 데몬의 특징 - 부모 프로세스를 갖지 않는다. (PPID가 1이다.) - 데몬 생성방법은 자식 프로세스 생성 ..