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Dante Company
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Neglected Free Lunch 논문 첫 장 — 원문 PDF 열기
논문 첫 장 · ICCV 2023

ICCV 2023

Neglected Free Lunch

라벨링 중 남겨진 행동 기록을 학습 신호로

Neglected Free Lunch – Learning Image Classifiers Using Annotation Byproducts

Han et al. · ICCV 2023 · CC BY 4.0

맡은 역할

ImageNet·COCO 주석 도구의 주요 엔지니어링에 기여하고 논문 공동저자로 참여했습니다. 두 공식 저장소는 Dante(@1000ship)가 각 저장소 작업의 대부분을 수행했다고 명시합니다.

네이버 AI 랩 연구진과 함께 진행한 연구입니다. 논문에 표기된 Seonghyeok Chun의 소속은 Dante Company입니다.

During training, images, labels and annotation byproducts support classification plus auxiliary location regression. At inference, only the image is required.
Original explanatory diagram based on Han et al. (ICCV 2023); not a paper figure or experiment screenshot.

연구 문제

이미지와 정답 라벨만 남기는 학습 방식은 주석 작업 중 생긴 행동 정보를 버립니다.

접근 방법

LUAB는 클릭 등 주석 부산물을 약한 위치 신호로 사용해 이미지 분류와 보조 위치 회귀를 함께 학습합니다. 추론에는 부산물이나 회귀 헤드가 필요하지 않습니다.

논문에서 보고한 결과

Model / DatasetMetricBaseline → LUABSource
ViT-B / ImageNet1KClassification accuracy81.6 → 82.5 (+0.9%p)Table 1 ↗
ResNet50 / COCOMulti-label classification mAP73 → 74.2 (+1.2%p)Table 6 ↗

논문과 공개 자료

공동저자: Dongyoon Han, Junsuk Choe, Seonghyeok Chun, John Joon Young Chung, Minsuk Chang, Sangdoo Yun, Jean Y. Song, Seong Joon Oh.

Seonghyeok Chun — Dante Company

논문 발표 · 2023 | 도구 공개 커밋 · 2022.05.03

ICCV 2023 ↗