2019 International Conf. on Computer Vision - 이정호

ICCV
작성자
관리자
작성일
2020-03-12 13:56
조회
59

ICCV 학회 참석 후기

이번에 코엑스에서 열린 ICCV를 참석하게 되었습니다. 사실 한국에서 열린 세계적인 큰 학회이고, 국제학회 참석경험도 없고, 이번에 좋은 기회라고 생각하여 참가 신청을 하게 되었습니다. 비젼쪽으로 많은 부분이 다 관심이 있는건 아니였으나, 다양한 분야에 문제를 접목하는 연구들이 많이 있어 좋았습니다.

먼저 학회의 분위기를 느낄 수 있었던 것은, 코엑스의 큰 학회장을 다 사용할 만큼 많은 세계적인 인원들이 모이고, 많은 논문들이 소개 되었는 것이었습니다.

첫날학회장을 갈때, 외국스러운 분위기의 많은 참가자들이 의자와 바닥에 앉아서 코딩을 하고있는 모습은 마치 모든것에 몰두하여, 연구하는 연구자의 모습을 볼 수 있어, 좀 더 개발자, 연구자 스러운 모습을 갖추어야 겠다는 생각을 하게 되었습니다.

먼저 메인 발표 회장의 분위기는 국내 학회에선 볼수 없는 규모였고, 중계해주는 공간까지 한사람의 발표를 지켜보는 사람이 매우 많았습니다. 스케일에 압도되었으나, 발표의 전달력에서는 제한적인 요소가 많았습니다.
우선, 아시아권 발표자들의 발표는 사실 영어스크립트를 읽는 수준이 였고, 그걸 받아들이는 입장도, 자연스럽게 빠른 습득이 되진 않았습니다. 어쩌면 미래의 저의 모습 일지도 모를 거 같다는 생각에, 국내 학회의 발표에대한 막연한 두려움이 있었는데, 이런것은 어느정도 해소 된것 같았습니다. 발표 시간은 7분남짓 되었는데, 이 짧은 시간에 연구의 전반적인 면을 모두 설명하고, 이해하는것은 불가능에 가깝다 생각했고, 관심있는 논문에대한 사전 지식 및 공부가 꼭 필요 하였습니다. 그러지 못해서, 더 많은 공부가 되진 못했는 거 같아서 아쉬움을 남기게 되었습니다.
발표시간만큼 질문시간도 턱없이 부족했는데, 오히려 포스터 세션에서 관심있는 발표와 저자들을 찾아가 질문할 기회가 많았습니다. 처음엔 oral 세션이 더 중요할 것 같았지만, 막상 학회에서 얻은것은 포스터 세션에서 더 많았습니다.

사실 어떤 논문을 읽을때, 궁금증이 해소 되지 않는 부분이 많습니다. 왜 이런 접근을 하였는지, 저자들의 주장에 대한 반박, 내가 생각하는 효과 등등 메일로 보내서 커뮤니케이션 하는것에는 어느정도 한계가 있다고 생각합니다. 이런 부분을 직접적으로 영어의 회화의 장벽만 넘어선다면, 엄청 좋은 기회라 생각하고, 또 국내 연구자들도 많이 볼 수 있어서, 반가우면서도, 저런 자리에서 발표 할 수 있는 날을 기대하며, 노력하는 계기가 되었습니다.

발표와 포스터 세션을 다 보고, 기업박람회도 상당히 크게 열려 있어서, 많은 기업에서 연구하고 있는 주제들과 회사에서 하는 연구들을 볼 수 있었습니다.
사실 국내 기업은 무엇을 하고 관심이 있는지, 국내 네트워크를 통해서 어느정도 알 수 있었지만, 세계적 글로벌 기업의 사례는 국제 학회에서 볼 수 있는 매우 큰 장점이라고 생각합니다. 특히, 구글, 아마존, 페이스북 같은 회사들의 발표논문과 회사소개를 들으면서 국제적인 안목을 키우며, 너무나도 멀게 만 느껴졌던 마음이 한층 가벼워 지지 않았나 생각 합니다.

학회전 스터디를 통해 접했던 논문중에서, SinGAN 은 흥미롭게 접할 수 있었습니다.

해당 논문은 베스트 페이퍼로 선정되었고, 이 논문과 다른 논문을 비교하며, 어떤점이 이 논문을 최고상을 받게 하였는지 생각을 해보기로 했습니다. 사실 GAN을 잘 모르는 입장에서, 이논문의 발표자료는 매우 신선했고, 생성되는 이미지를 보면서 직관적인 해석을 들을 수 있었던 것 같습니다. 단 한장의 이미지에서 다양한 형태의 이미지를 생성되는것이 신기했는데, 다른 GAN 과 비교하면 조금 어떤 요소가 다른것이 아닌, 객체의 수, 방향 등등이 구체적으로 복재된 듯한 느낌을 받는 것이 매우 신기했습니다. 그리고 생성되는 이미지의 크기가 다양한 것을 보여줬는데, 이 또한 매우 신기하였습니다.

domain adaptation 관련 논문 Domain Adaptation for Structured Output via Discriminative Patch Representations 는 최근 연구하고있는 프로젝트에서 관련 지식을 사용 할 수 있을 것인가 궁금하여 찾아갔습니다. 목표는 라벨이 있는 데이터셋을 통해 비슷한 라벨이 없는 데이터셋을 인퍼런스 하는 문제였습니다.
이는 이미지 segmantaion 문제였는데, train label에서 잘 구분을 못하는 라벨에 대해서는 임베딩공간이 유사한 라벨을 찾아가도록 학습하는 방식이였습니다.
이때 사용되는 loss 또한 adversirial loss 였는데, 적대적학습이 GAN 뿐만아니라 전반적인 모든 부분에서 활용되는 것을 느낄 수 있었습니다.
제가하는 분야 또한 적대적학습을 기반으로하는 연구가 있는지 알아보고, 없다면 선구자로 나가고 문제를 해결해 나갈 수 있는 방향성을 느끼게 되었습니다.

전체적으로 vision 학회였지만 많은 발표들이 GAN에 집중하고 있는것 처럼 보였습니다. GAN이 좀더 이미지 적으로 임팩트가 강해서 제가 그렇게 느꼇을 수 도 있지만, 많은사람들이 GAN에 대해서 관심을 많이가지고 이것이 가지는 기본원리나, 적용성에 대해 많은 연구를 하고 있는것으로 확인 했습니다.

이번 ICCV에 참석할 수 있었던 것만으로 매우 좋은 경험이였고, 국제 학회에 제 발표를 할 수 있도록 더 꾸준한 노력을 해야 할 것 같습니다.

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