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국제 학술지 IEEE Access에 논문 2편 발표

카카오엔터프라이즈가 국제전기전자기술자협회(IEEE)가 발행하는 국제학술지 ‘IEEE Access’에 총 2편의 논문을 발표했습니다.

1) Efficient Two-Stream Network for Online Video Action Segmentation

길이가 긴 비디오에서 프레임 별로 어떤 행동 클래스인지를 예측하는 과제인 Temporal action segmentation 방법론을 다룬 논문입니다. 기존 논문에서는 이미 학습된 모델을 이용하여 비디오의 feature 값들을 미리 뽑아놓고, 하나의 비디오에 해당하는 feature 전체를 모델 입력값으로 한 번에 사용해 다소 비실용적인 문제를 안고 있습니다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 모션정보와 공간정보를 효과적으로 인코딩하는 two-stream 모델과 각 stream 에 특화된 Loss Term을 제안하였고, 시간축으로의 sliding window 방식을 통해 훨씬 실용적이면서도 기존 SOTA 논문들과 유사한 수준의 정확도를 달성하였습니다.

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2) Proxyless Neural Architecture Adaptation at Once

GPU가 많이 사용되는 기존 NAS의 단점을 보완하기 위해 방대한 아키텍처 후보군을 아주 작은 범위로 줄이고, 아키텍처 탐색과 모델 학습을 한 번에 할 수 있는 알고리즘을 고안해 제안하였습니다. 해당 연구는 향후 자사 얼굴 인식(Face Recognition) 프로젝트의 성능을 높이는 데에 활용되고 있습니다.

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카카오엔터프라이즈는 고도화된 AI 기술 연구사례를 지속적으로 공유하고, 더욱 발전된 서비스의 모습으로 선순환시킬 예정입니다. 많은 관심과 성원 부탁드립니다.

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