2019 International Conf. on Computer Vision - 김형석

ICCV
작성자
관리자
작성일
2020-03-12 13:52
조회
111

필자는 10월 셋째 주 시애틀에서 열린 INFOMRS(The Institute for Operations Research and the Management Sciences) 학회참석을 마치고 귀국한 후, 10월 27일 서울 코엑스에서 개최된 ICCV(International Conference on Computer Vision)학회에 참관을 하였다. 해당 ICCV는 격년제로 개최되며 컴퓨터과학에서 Vision 분야에서 CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)과 함께 가장 권위 있는 학회로 지난 2017년 이탈리아 베니스에 이어 올해 서울에서 개최되었다. 실제로 연구분야가 Vision쪽은 아니지만 해당 분야에서 가장 권위있는 분야이기도 하고, 최근 다양한 딥러닝 방법론들은 그 domain을 Vision 혹은 NLP에 한정하고 있지 않기 때문에, 해당 학회에 대한 기대가 상당히 높았다. 비록 그 전날 시애틀에서 귀국을 하여 피곤한 일정이기도 하였지만, 국내에서 이렇게 수준 높은 국제학회를 참석할 기회를 가지기 어렵기 때문에, 연구실에서 지원을 받아 참석을 하였다.

 나는 학회에서의 세션만을 참석을 신청하였기에, 실제 워크샵 및 튜토리얼세션이 진행되는 27~28일은 참석하지 않고 29일(화)부터 참석을 하였다. ICCV의 General Session은 기존 내가 알던 크고 작은 세션장소에서 각자의 주제에 맞게 세션을 가지는 컨퍼런스와 달리 큰 강당에서 수많은 사람들 앞에서 동시간대에 두개의 세션을 진행하는 방식을 취하고 있었다. 수많은 발표가 해당 두 세션을 통해서만 진행되기 때문에 발표의 시간은 5분내외로 진행되는 특이점이 있었다. 따라서 해당 발표의 대부분은 디테일한 부분에 대한 설명보다는 해당연구에 대한 간략한 소개와 방법론 소개 그리고 결과 공유를 기준으로 크고 굵직한 컨텐츠로 진행되었다. 3~5개의 유사한 주제의 발표를 묶어서 발표를 진행한 후, 해당 발표자들에게 질의응답시간을 함께 공유하여, 내용의 연속성 측면에서 진행 의장이 앱으로부터 질문을 받아 질의응답을 받는 방식을 가졌다. 해당 세션장의 장소는 매우 컸지만, 그 큰 공간을 수많은 청중들이 채워 최근 자유주행으로 대표되는 딥러닝과 비젼 분야에 대한 큰 관심을 몸소 느낄 수 있었으며, 그 앞에서 발표하는 발표자에 대한 부담감은 상상 그 이상의 것이라고 생각되었다. 하지만, 대부분의 발표자들은 수많은 연습을 통해서 이 인지 혹은 연구에 대한 자신감인지 모르게 모두들 각자의 방식으로 자신들의 연구를 청중들에게 잘 전달하고 있었다.

 수많은 연구들이 발표되었지만 Vision 쪽은 나의 전문분야가 아니기에 최대한 자연어처리쪽과의 접점을 가지는 발표들을 위조로 참관을 수행하였다. 그 첫번째 꼭지는 Knowledge Distillation 관련 분야가 되겠다. Knowledge-Distillation은 Teacher Network로부터 Student Network를 학습시키는 모델로 Multi-task Learning 측면에서 학습하고자 하는 데이터로부터 우선 학습된 Teacher Network로부터 응축된 지식을 학습하여 전달한 Student Network 가 그렇지 않은 경우보다 더 높은 성능을 보여준다는 것이 여러 논문을 통해 입증되었다. 최근 다양한 Multi-Task 학습이 많은 연구에서 초점을 맞추는 상황에서 어떻게 하면 다양한 task를 개별적인 학습보다 더 높은 성능을 가져갈지에 대한 연구들(Knowledge Distillation via Route Constrained Optimization, Many Task Learning With Task Routing, 등)에서 각자의 해결법을 제시하고 있었다. 이어서 두번째 꼭지는 Visual QnA 였다. 실제로 해당 관련 연구를 직접 수행해보지는 않았지만, 관련 데이터 생성과 관련된 작업을 수행해본 필자 입장에서는 흥미로운 분야 였으며, 실제로 NLP방법론과 Vision방법론이 직접적으로 맞닿아 있는 분야이기에 관심가지고 해당 발표를 참관하였으며, 이미 높은 수준의 문제해결 능력을 보여주는 Visual QnA의 한계를 지적하며 참신한 네트워크 구조를 소개하는 연구와 이를 극복하기위한 데이터셋을 구성하여 공유하는 발표 등이 존재하였다. 마지막으로 참관한 발표들의 꼭지는 Similarity Learning으로 이미지 및 영상에서의 유사도를 판별하는 다양한 Embedding 방법론들이 소개되었으며, 특히 인상적이였던 발표는 Learning Combinatorial Embedding Networks for Deep Graph Matching으로 이미지상에서의 사물의 구조를 네트워크로 도식화 하여 해당 네트워크 간의 유사도를 임베딩하여 그 일치도를 학습하는 연구로 최근 관심을 가지고 있는 그래프의 임베딩을 Vision분야에서 활용할 수 있는 좋은 관련 연구라고 판단되었다.

 ICCV에서는 좋은 발표 뿐만 아니라 다양한 기업체에서 각자의 연구성과들을 공유하면서 인재채용부스를 열어 좋은 인재들을 영입하고자 하는 열띤 행사가 진행되었다. 나도 졸업을 목표로 하는 현재의 상황에서 졸업 후, “어떠한 기관 혹은 기업에서 어떠한 일을 할 수 있을까?” 라는 생각을 해보았으며, 우선 주어진 연구에 최선을 다하고 졸업부터 하자며…다시 일상에 최선을 다하겠다고 다짐하였다. 솔직히 말해서, 최근 2주 넘게 이어진 학회행사를 가지면서 참관한 많은 연구들로 인해 다소 머릿속이 복잡해지기도 하였다. 이렇게 학회후기를 작성하면서, 그동안 느낀 생각들과 감정을 환기시키고, 다시금 제자리로 돌아와 연구에 매진하여, 역으로 앞서 언급한 그들처럼 자신감 있게 내 연구를 공유하고 싶다고 마음속으로 다짐하며 이만 후기를 마치고자 한다.

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