1. Translate Image Task 출처(왼쪽): https://medium.com/jamieai/image-inpainting-with-deep-learning-dd8555e56a32 출처(가운데): https://pyimagesearch.com/2019/02/25/black-and-white-image-colorization-with-opencv-and-deep-learning/ 출처(오른쪽): https://stats.stackexchange.com/questions/400165/what-type-of-neural-network-is-used-for-image-style-transfer computer vision분야에서 이미지의 domain을 다른 domain으로 translate하는 문제..

Transformer는 최근 들어 자연어 처리와 비전 분야 모두에서 월등한 성능을 보이면서 발전하고 있다. 이러한 Transformer를 처음으로 제안한 논문이 바로 "Attention is all you need"이 되시겠다 ㅎㅎ. 자연어 처리 수업을 들었을 때 처음 접했던 논문이지만 비전 쪽에서도 transformer를 많이 다루고, 필자도 연구에서 관련 모델을 사용해야 해서 리뷰를 한 번 해보려고한다. https://arxiv.org/abs/1706.03762 Attention Is All You Need The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in..

지난 번에 이어서 C&W Attack 논문 리뷰를 하려고 한다. 이번 리뷰에서는 3가지 Distance-metric을 사용하여 만드는 강력한 attack 기법에 대한 설명과 그 기법들을 사용하여 defensive distillation을 어떻게 공격할 수 있고, 또 왜 이전 attack들은 그럴 수 없었는지를 설명하려고한다. 이를 읽기 전에 introduction과 강력한 attack을 만들기 위해 실험한 여러 기법들을 알고 싶다면 (1) 글을 먼저 보고 오길 바란다. https://aistudy9314.tistory.com/59 [논문 리뷰] Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(C&W Attack)(1) 지난 논문 리뷰에서 Defensive D..

지난 논문 리뷰에서 Defensive Distillation이라는 defense 기법을 알아보았다. 이 방법이 나왔을 당시 차세대 기법이라고 불릴 만큼 각광받는 defense 기법이었는데, 이를 깨버린 것이 CW Attack이 되겠다. **CW라는 이름은 저자 두명의 앞글자를 따서 만들었다. https://arxiv.org/abs/1608.04644 Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks Neural networks provide state-of-the-art results for most machine learning tasks. Unfortunately, neural networks are vulnerable to adversarial examp..

오늘은 Fourier 관점에서의 attack논문인 F-mixup을 살펴보겠다. 나중에 보면 알겠지만 이 논문의 방식은 이전 리뷰한 Amplitude-Phase Recombination논문과 매우 유사하다. https://aistudy9314.tistory.com/50 [논문리뷰] Amplitude-Phase Recombination 요즘 딥러닝과 forier domain 사이의 관계 또는 조합 관련하여 논문을 읽고 있는데, 그 중 흥미로운 논문 하나를 리뷰하려고한다. https://arxiv.org/abs/2108.08487 Amplitude-Phase Recombination: Rethinking R.. aistudy9314.tistory.com 한번 살펴보도록 하자! https://ieeexplore..