세미나 제목: Visual recognition in real-world scenarios

세미나 초록: AI 기술, 특히 그 중에서도 시각 인식 기술이 크게 발전 한 것 같지만 실생활에 적용되기에는 아직 갈길이 멀다. 본 talk 에서는 시각 인식 알고리즘의 한계점과 이를 극복하기 위해 시도해 봤던 몇 가지 방법들의 장단점을 논하고, 앞으로 어떤 문제들에 초점을 맞추어 연구해야 할지에 논의해 보고자 한다.

University of Maryland 에서 computer vision 과 ML 분야로 2015년에 박사 학위를 받았다. 이후 Allen Institute for AI (AI2)에서 연구원으로 재직하다가 2018년 GIST를 거쳐, 2022년 3월 부터 연세대 AI학과에서 연구를 진행중이며, Naver AI, AI2와 긴밀하게 연구 협업을 하고 있다. Few-shot learning, continual learning, binary network 등 annotation/computing resource가 제한적인 상황에서 모델의 정확도를 높이기 위한 다양한 시도를 하고 있다.