MMCV에서 Registry를 어떻게 만드는가?
최근 Tracking 연구를 하게 되어 MMCV를 공부하고 있는데,, 여간 복잡한 것이 아니다.. 하나하나씩 개념을 정리하며 이해할 필요가 있을 것 같은데,, 오늘은 Registry를 다뤄보려한다. MMCV에서 registry는 라이브러리 내의 다양한 유형의 구성 요소를 관리하고 조직하는 중앙 시스템이다. 코드 조직, 유연성 및 유지 관리에 여러 가지 이점을 제공하는 강력한 메커니즘이라 한다. Registry 안에는 Dataset, Backbone, Neck, Head, Hook 등 별별 클래스 (모듈) 들이 들어갈 수 있는데, vision 모델 구축을 위해 필요한 (1) 모든 개념들을 각각의 Registry (DATASETS, MODELS, NECKS 등..) 에 집어넣고,, (2) 필요할때마다 bui..
NHL : Neuro-Modulated Hebbian Learning for Fully Test-Time Adaptation 논문 공부
이 논문은 CVPR'23에 publish된 논문으로 2023.12.12 기준 11회의 citation을 보유하고 있다. Hebbian learning이라는 특이한 기술을 사용해서 early layer의 representation learning을 진행했는데, TENT, DUA, TTT 같은 baseline 을 능가하는 성능을 보였다고 한다. Hebbian이 되게 좋은 아이디어인 것 같고,, TTA 에 두루두루 적용하기에 참 좋은 것 같기는 한데... 내가 Hebbian learning에 대해 가지고 있는 배경지식이 너무 빈약한데에 비해,,, 알고리즘 설명이 너무 불친절하고,, 코드가 안올라와 있어서 (제일 치명적) 이 논문을 내 연구에 적극적으로 반영하긴 힘들듯 하다.. 😥😥 논문은 https://arx..
