글로벌 AI 학회 ICPR에서 논문 2건 발표
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카카오엔터프라이즈가 인공지능 및 패턴인식 분야 국제 컨퍼런스 ICPR에 총 2편의 논문을 발표했습니다.
1) Classification-based Multi-task Learning for Efficient Pose Estimation Network
컴퓨터 비전, 특히 인체의 자세를 인식하는 pose estimation 분야의 연구 성과로, 사람의 관절 정보를 동영상으로 처리 시 모델의 처리 속도 및 성능을 동시에 향상시키는 과제를 달성하기 위해 Classification-based Pose Estimation Network with Multi-task Learning (CPENML)을 제안했습니다. 적은 해상도의 특징맵에서 keypoint을 정확하게 측정 가능한 방법을 찾아 COCO 데이터에서 다양한 실험을 진행했고, 그 효과를 입증했습니다.
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2) ComDensE : Combined Dense Embedding of Relation-aware and Common Features for Knowledge Graph Completion
정보 구조화를 통해 검색 결과를 향상시키는 지식 그래프(knowledge graph) 분야의 연구 성과로, 불완전한 지식 그래프의 특성을 보완하는 수적 방법론인 Knowledge Graph Embedding에 필요한 inductive bias, architecture 등 주요 요소들을 여러 실험을 통해 제안했습니다. 이를 통해 최종적으로 SOTA 성능을 내는 개선된 모델을 발표하는 성과를 거두었습니다.
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