2019 International Conf. on Computer Vision - 최희정

ICCV
작성자
관리자
작성일
2020-03-12 13:54
조회
105

2019년 10월 27일부터 11월 2일까지 코엑스에서 개최된 2019 International Conference on Computer Vision (ICCV)에 다녀왔습니다. 대학원 입학 후, 지금까지 산업공학 관련 학회에만 참석하다 처음으로 computer vision 분야의 top conference에 참석하게 되어 굉장히 큰 기대를 갖고 학회에 다녀왔습니다. 특히 이번 ICCV의 acceptance rate가 약 20%라는 소식을 접하고 전세계의 많은 연구원들의 양질의 연구들을 직접 보고 들을 수 있다는 좋은 기회를 가질 수 있도록 배려해주신 교수님께 감사했습니다. 학회를 다녀와 느낀 점과 여러 발표 및 포스터 중 흥미로웠던 몇몇 연구들에 대한 후기를 남기고자 합니다.

 

[ Computer Vision 학회 참석 후기 ]

    먼저 처음 참석한 computer vision 학회는 지금까지 참석했던 산업공학 관련 학회와 다른 구성으로 진행되었습니다. 기존에 참석했던 많은 학회들은 대부분 15-20분의 oral 발표 4개로 구성된 세션들의 연속을 중심으로 진행되었다면, ICCV는 약 5분의 oral 발표 수십개로 이루어진 2개의 세션을 중심으로 main conference가 진행되었습니다. 더불어 ICCV에서는 짧은 시간동안 진행되는 발표로 인해 많은 발표자들이 포스터 세션에 동일한 연구로 참가했으며, 오히려 포스터 세션을 통해 연구에 대한 더 자세한 정보 교류가 진행되었습니다. 이로 인해 기존의 학회에서는 상대적으로 관심을 적게 가졌던 포스터 세션과 달리 ICCV에서는 포스터 세션에도 굉장히 많은 관심을 가지고 참여했습니다. 더불어 main conference 앞뒤로 진행되는 여러 tutorial 및 workshop에서는 굉장히 긴 시간동안 발표가 진행되어 더 깊게 computer vision 관련 최신 트렌드들을 접할 수 있었습니다. 이러한 새로운 형식이 새롭게 다가왔고, 이전에 참석했던 학회보다 훨씬 양질의 연구들을 짧은 시간안에 많이 접할 수 있어서 좋았습니다.

    더불어 computer vision 학회답게 많은 발표들이 시각적인 자료를 통해 자신의 연구 결과물을 선보였습니다. 특히 generative adversarial network 관련 연구들이 main conference에서 많이 발표되었는데, 합성한 이미지뿐만 아니라 결과물들을 동영상으로 보여주는 경우가 많아 연구의 contribution을 보다 직접적으로 느낄 수 있었습니다. 지도 교수님께서 항상 시각적인 자료를 통한 발표 자료 구성을 강조하시는데, 이 점을 왜 강조하시는지 시각 자료가 직관적인 이해에 얼마나 중요한 역할을 하는지 이번 학회를 통해 더 체감할 수 있었습니다. 이번 학회 참여를 계기로 발표 자료를 구성할 때 시각 자료의 사용을 늘리고 이러한 자료를 통해 청자에게 발표를 직관적으로 이해시킬 수 있는 능력을 길러야겠다고 다시 한 번 다짐했습니다.

 

[ ICCV 발표 및 포스터 청취 후기 ]

[ 1. SinGAN: Learning a Generative Model from a Sigle Nature Image – Tamar Rott Shaham ]

본 논문은 ICCV 2019의 best paper로 선정되어 main conference의 시작 때 발표된 논문으로 벌써 4회 인용될 만큼 여러 사람들의 관심이 높은 논문입니다. 본 연구는 단 하나의 이미지로부터 학습 가능한 unconditional generative model SigGAN을 제안했습니다. single training image의 internal statistics를 잘 잡아내는 unconditional generative model을 학습하는 것을 목표로 합니다. 즉, 이미지에서 큰 비중을 차지하는 객체의 위치나 모양에 해당하는 global property와 texture information과 같은 fine details 모두를 모델이 학습하도록 합니다. 이를 위해 본 논문에서는 patch-GAN의 multi-scale hierarchy 구조를 사용했고, 기존의 방식들과 다르게 학습 데이터로 단 한 장의 이미지만을 사용했습니다.

먼저 본 연구에서 제안한 모델이 단 한 장의 이미지만을 이용해 다양한 형태의 이미지를 생성한다는 점이 굉장히 새롭고 흥미로웠습니다. 더불어 본 논문의 결과물은 한 장의 이미지로 학습한 모델로부터 생성한 이미지라는 것을 믿을 수 없을 만큼 화질이 좋고, 다양한 형태를 보였습니다. 또한, 본 논문의 저자 중 한 명이 Google Research의 연구원이었기 때문에 google이 딥러닝 분야 연구의 주축을 잡고 있다는 사실을 다시 한 번 느낄 수 있었습니다. 마지막으로 저명한 해외 학회가 한국에서 개최되는 좋은 기회가 생겨 딥러닝 발전의 트렌드를 직접 보고, Google, Facebook 등과 같이 유명한 연구집단들의 발표를 실제로 들을 수 있어 한 명의 연구자로써 기뻤습니다.

 

[ 2. Lifelong GAN: Continual Learning for Conditional Image Generation – Mengyao Zhai ]

본 연구는 한 모델이 여러 개의 task를 연속으로 학습할 때, 이전에 학습한 task의 정보를 잊어버리는 catastrophic forgetting 문제를 완화하기 위한 continual learning 분야의 논문입니다. 본 논문은 처음으로 conditional image generation 모델에 continual learning을 적용한 연구로 image-to-image translation 분야의 SOTA 모델인 Bicycle GAN에 knowledge distillation을 적용해 catastrophic forgetting 문제를 완화했습니다. 이를 통해 논문에서는 edge -> shoe, label -> façade 두 개의 image-to-image translation task를 연속적으로 학습해 두 task를 모두 수행할 수 있는 하나의 Bicycle GAN 모델을 도출했습니다.

본 연구는 평소에 관심이 많은 continual learning 분야여서 포스터 세션임에도 불구하고 직접 찾아 가서 보고 온 연구였습니다. 먼저 본 연구가 image-to-image translation 분야에 continual learning을 적용한 점이 새로웠고, 저도 continual learning을 연구하고 있는 입장에서 이를 적용할 수 있는 새로운 분야를 찾고 해당 분야에 맞는 knowledge distillation 방법을 적용하는 것 또한 하나의 훌륭한 연구가 될 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 더불어 본 연구가 보다 간단한 방법을 통해 catastrophic forgetting을 완화한 것을 보며, 역시 간단한 방법을 통해 문제를 해결하는 것이 가장 좋다는 생각이 다시 한 번 들었습니다. 해당 포스터를 통해 처음으로 개인연구 분야에 대한 정보 교류를 진행할 수 있어 굉장히 좋았습니다. 이번 기회를 통해 제 연구분야에 대한 고민을 더 많이 하고, 어떠한 흐름으로 연구를 진행하면 좋을지에 대한 작은 답을 얻을 수 있었던 것 같아 참 의미있는 학회 참여였다고 생각합니다.

 

 

다시 한 번 국제 학회 참여를 통해 지식을 교류할 수 있는 좋은 기회를 주신 지도교수님께 감사드리며, 이상으로 2019 International Conference on Computer Vision (ICCV) 후기를 마칩니다.

감사합니다.

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