[일지] 피어세션 6/04 일지

[CoodingPenguin]

💡 아이디어

• cbam + adaptive positional encoding
• weakly supervised learning
• beam search
• satrn s, m, l(20% data, 1epoch, 80m)
• densenet * 2
• shallownet
• 리사이즈 크기 조절
• latex language model 사용
• 2D self attention
• 리사이즈+패딩 augmentation

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Git 코드 사용법

• 가장 간단한 방법은 복붙하는 것
• Git이 익숙하다면 다음과 같이 사용해보자.
  • 자신의 이름으로 된 브랜치를 생성한다.
  • 거기서 작업을 하되 main이 업데이트 되면 main을 pull하고 cherry-pick으로 업데이트된 커밋만 가져온다.

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📌 주말까지 할 일

• 세민: 빔서치, Weakly supervised learning
• 소현: 데이터 비율이랑 이미지 사이즈 고려해서 실험해보기
• 지원: 이미지 resize 실험(48x192), SRN, SEED
• 수민: CSTR train & inference (token 값 바꿔서 실험)
• 종영: CBAM, SADM을 backbone에 적용 → to SATRN
• 재혁: latex 문법 맞출 수 있는 방법에 대해 생각, CNN output feature map size 실험
  • shallow CNN 3번으로 변경해서 실험하기 or Densenet Layer 수 변경(3→2)