[ETRI]2024.01.11

🏢 ETRI (2024.01.11)

📌 01.10-TODO List:

1. 논문 review: A Free Lunch for Unsupervised Domain Adaptive Object Detection without Source Data
∙ Source free Domain Adaptive Object Detection (정리는 완료, 톺아보기 필요❗️)
아 그리고 pseudo labeling in FN Simulation에서 Detection에서 TN얘기가 나왔다.
Detection에서는 TN이 안쓰인다고 알고있어서 이에 대해서도 좀 알아봐야한다.

∙ Experiments (2번째로 많음 - 목)


2. 주중에 할 것: 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

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

 

 
 

 
 

🚍 출근! (8:10 - 8:25)

그냥 7시에 알람 맞춰버렸다 ㅋㅋㅋ
그래도 밥은 맛있게 야무지게 먹고왔다 히히🤣
출퇴근은 셔틀버스가 역쉬 제일 빠른거 같다. (Shortest Path Algorithm?)
 
 
 
 
 

📖 공부! (8:30-12:00)

셔틀버스 타고 오는게 일찍공부할 수 있어서 이득인거 같다.
이제 남은 할일:
∙ 논문 review: Experiments
∙ Deep Learning(Bishop 2024): Chapter 2 이다.
    2.5  Information Theory 
 
 
 
 
 
 
 
 

🍚 밥이다 밥! (12:30~13:00)

마찬가지로 동편제(한식): 데리야끼 닭 --> 덩어리 커서 좋았다.

 
 
 
 
 
 

 
 

📖 공부! (13:30-18:00)

논문 review 계속 진행. 오늘은 Experiments파트를 읽었다.
Experiments라 그런지 그냥 실험 방법내용들만 나와서 쉽게쉽게 읽은 것 같다.
역시 Main Idea부분 빼고는 나머지는 그렇게 머리쓸 일 없는 느낌이다.
 
Abstract -> 여기 내용은 무조건 숙지해야됨
Introduction -> Abstract 조금 구체화 + Main Idea preview
Main Idea: 힘 빡주고 읽어야함 ㄹㅇ...
etc.ㅋㅋㅋ

 
 

 

🚍 퇴근! (18:30 - 19:00)

퇴근이 제일 좋다는 직장인의 말에 공감이 점점된다ㅋㅋㅋ
아침출근때문에 그냥 졸리다ㅋㅋ 피곤🩸하고ㅠㅠ


 
 
 
 

🏋🏻 운동!안할래 (19:00 -)

오늘은 Benchpress랑 DeadLift만 깔쌈하게 안했다ㄲㅋㅋㅋㅋ
오늘 넘힘들어서 걍 포기!
 
 
 
 

 
 

📌 TODO List:

1. 논문 review: A Free Lunch for Unsupervised Domain Adaptive Object Detection without Source Data
∙ 논문 정리
∙ 논문 review
∙ PPT만들기


2. 주중에 할 것: 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

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