본 글은 Continual Learning에 대한 Survey를 정리한 글이며, [1]을 참고하였습니다. Background '과제'$Task$라는 개념은 새로운 클래스 그룹, 새로운 도메인 또는 다른 출력 공간에 속하는 새로운 데이터 배치가 있는 격리된 교육 단계를 나타냅니다. Continual Learning은 문헌에 따라 다르게 표현$e.g. Lifelong Learning, Incremental Learning$되기도 합니다. Continual Learning Scenario Task IL 입력 이미지와 어떤 태스크 인지가 주어지고, 그것이 첫 번째 클래스인지 두 번째 클래스 인지를 맞추는 문제입니다. Class IL 입력 이미지만 주어졌을 때, 어떤 클래스 인지를 맞추는 문제입니다. Domain..

Model 설명 정리 Learning Based Semantic Segmentation을 구조 및 특징에 따라 8가지 경우로 분류할 수 있다. Fully Convolutional Models CNNs with Graphical Models Convolution연산의 경우, location in-variance, scale variance한 특징을 가지기 때문에 Classification Task와 같이 Semantic Feature가 중요한 경우 높은 성능을 달성할 수 있다. 하지만, Spatial Feature가 중요한 Segmentation, Detection Task에는 적합하지 않을 수 있다. 손실된 Spatial Feature을 복원하기 위해 CRF$Conditional Random Field$..