[ETRI]2024.01.08

🏢 ETRI (2024.01.08)

📖 공부! (8:30-12:00)

셔틀버스 운행하는 곳이 내 자취방 근처라는 것을 알고? 일찍와서 공부를 시작할 수 있었다.
(근데 지난주 토요일에 진짜 배탈났었다ㅋㅋ..💦)
지난주에 미리 정리한 논문 리스트에 대한 Abstract와 Conclusion에 대해 정리해 보았다.
https://chan4im.tistory.com/220

[DA]: Relative Research paper Brief.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

🍚 밥이다 밥! (12:30~13:00)

마찬가지로 동편제(한식)
깐풍기 나왔는데 요건 그냥 그랬다.
 
 
 
 
 
 

🏛️ 도서관? (13:00-13:30) 

되게 멋지게 되어있었고
아래 사진처럼 도서분류도 되게 심플하게 되어있어서 책 찾고 고르기도 상당히 쉬웠다!

 
 
 

📖 공부! (13:30-18:00)

지난주에 미리 정리한 논문 리스트에 대한 Abstract와 Conclusion에 대해 정리해 보았다.
이거 계속하고있고 내일도 계속할거같다ㅋㅋㅋ
 
오늘 한 총량은 9개❗️+ 1(집에와서 고려거란전쟁 보고ㅋㅋ 한편 더 진행했다.)
혹시나 적게한게 아닐까 걱정했는데 교수님께서 잘했다고 북돋아주셨다.
추가적으로 논문리뷰할 논문 선택하라고 하셔서 제일 어렵고 복잡한 논문을 골랐다.
바로 이 논문이다:

A Free Lunch for Unsupervised Domain Adaptive Object Detection without Source Data (AAAI 2021)

A Free Lunch for Unsupervised Domain Adaptive Object Detection without Source Data | Proceedings of the AAAI Conference o

솔직히 쉬운거 고르고 싶었지만 뭔가 이건좀;; 싶어서...ㅎㅎ
그리고 좀 어려운 논문같아 보여서 아직 시작도 안했지만 웬지모르게 걱정도 된다...
https://chan4im.tistory.com/220
 
 

 

🚍 퇴근! (18:30 - 19:00)

스쿼트 하는날은 자전거 절대 타면 안된다. 
힘 아껴서 가야지.
자전거 타고나서 하체에 힘빠지면 진짜 죽을수도 있겠다는 생각이 들기때문에💦
바로 셔틀버스타고 집으로 슝하고 날라갔다.
출퇴근은 셔틀버스가 제일 빠른거 같다. (Shortest Path Algorithm?)

 

🏋🏻 운동! (19:00 -)

오늘은 5X5 Strength A루틴 하는날.
카페인 시원하게 마시고 바로 Squat→Bench Press→barbell row 하러 갔다.
 
 

 
 
 

📌 TODO List:

1. 논문 List마저 읽기
∙ Multi-Granularity Alignment Domain Adaptation for Object Detection (CVPR 2022)
∙ Cross-domain adaptive teacher for object detection (CVPR 2022)
∙ ConfMix: Unsupervised Domain Adaptation for Object Detection via Confidence-based Mixing (WACV 2023)
∙ Object detection based on semi-supervised domain adaptation for imbalanced domain resources (Machine Vision and Applications 31 2020)


2. Deep Learning 2024(Bishop): Chapter 2 읽고 공부하기
∙ 2.1  The Rule of Probability
∙ 2.2  Probability Densities
∙ 2.3  The Gaussian Distribution
∙ 2.4  Transformation of Densities
∙ 2.5  Information Theory
∙ 2.6. Bayesian Probabilites


3. 논문 review:
A Free Lunch for Unsupervised Domain Adaptive Object Detection without Source Data

A Free Lunch for Unsupervised Domain Adaptive Object Detection without Source Data | Proceedings of the AAAI Conference o