Storybook 9
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1️⃣[MAD와 OmniposeAD: 다양한 포즈에서의 물체 이상 감지를 위한 데이터 세트 및 방법]
물체 이상 감지는 중요한 머신 비전 분야로, 기존 데이터 세트는 포즈 각도의 다양성이 부족하며 포즈에 구애받지 않는 이상 검출의 실험 프로토콜 합의가 부재합니다. 이를 해결하기 위해 멀티 포즈 이상 탐지(MAD) 데이터 세트와 포즈 중심의 이상 탐지(PAD) 벤치마크를 개발하였습니다. MAD는 다양한 포즈의 레고 장난감을 기반으로 하며, 이를 바탕으로 포즈에 구애받지 않는 이상 징후 감지 방법 OmniposeAD를 제안합니다. 이 방법과 데이터 세트의 효과는 평가를 통해 확인되었으며, 오픈 소스 벤치마크 라이브러리도 제공하여 이 분야의 연구를 촉진하려고 합니다.
https://arxiv.org/abs/2310.07716
2️⃣[OPEHF 프레임워크와 IHR 재구성: 휴먼 피드백을 활용한 정밀한 정책 외 평가]
정책 외 평가(OPE)는 오프라인 궤적을 사용하여 정책의 성능을 추정하는 데 중요하지만, 휴먼 피드백(HF) 신호의 복잡성으로 인해 기존 방법에는 한계가 있습니다. 이를 개선하기 위해, 휴먼 피드백을 보다 정확하게 평가하는 OPEHF 프레임워크와 즉각적 인간 보상(IHR) 재구성 접근법을 제안합니다. 이 방법은 실제 실험과 시뮬레이션에서 테스트되었으며, 기존의 OPE 방식보다 훨씬 정확한 성능을 보였습니다.
https://arxiv.org/abs/2310.07123
3️⃣[LLaMA와 Whisper를 활용한 크로스 모달 퓨전을 활용한 자동 음성 인식의 오류 수정 개선]
자동 음성 인식(ASR)의 오류 수정을 위한 새로운 크로스 모달 퓨전 방법을 제안합니다. 이 기술은 음향 정보와 언어 정보를 결합하여 오류 수정의 새로운 방법을 탐구합니다. 전통적인 순위 기반 방법 대신, 이 접근법은 사전 학습된 음성 및 텍스트 모델을 활용하여 ASR의 정확도를 높입니다. 평가 결과, 제안된 방법은 n-최적 가설에 비해 37.66% 향상된 성능을 보였습니다.
https://arxiv.org/abs/2310.06434
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2023년 10월 12일 오후 10:32