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NAVER

네이버, 세계 최고 컴퓨터 비전 학회에서 두 자릿수 논문 발표… 서비스 적용 가능성 높은 연구로 주목

2021.10.18
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네이버, 세계 최고 컴퓨터 비전 학회에서 두 자릿수 논문 발표… 서비스 적용 가능성 높은 연구로 주목

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네이버, 세계 최고 컴퓨터 비전 학회에서 두 자릿수 논문 발표… 서비스 적용 가능성 높은 연구로 주목

- 네이버랩스유럽, 라인과 함께 총 13개 논문 발표... 역대 최다

- 실제 서비스 적용 가능성 높은 논문도 다수... 광범위한 기술 투자 및 산학협력 결과

- 온라인 부스 마련해 4백여명 참가자와 교류... 기술 공유 및 인재 영입 노력

 

2021-10-18

 

네이버가 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학회 ICCV에서 두 자리 수의 논문을 발표하며 AI 리더십을 또 한번 입증했다.

 

올해로 18회를 맞는 ICCV(International Conference on Computer Vision, 국제 컴퓨터 비전 학회)는 CVPR, ECCV과 함께 컴퓨터 비전 분야의 최고 학회로 꼽힌다. ICCV 2021은 지난 11일부터 17일까지 온라인으로 진행됐다.

 

네이버는 이번 학회에서 네이버랩스유럽, 라인과 함께 총 13개 논문을 정규 세션에 발표했으며, 그 중 한 논문은 상위 약 3%의 연구에만 주어지는 구두(Oral) 세션 발표 기회를 얻는 성과를 거뒀다. 네이버는 2017년부터 ICCV에 참가해왔으며, AI에 대한 투자를 강화하면서 채택 논문 수도 매년 증가하고 있다.

 

특히, 네이버는 이번 학회에서 중장기적으로 의미 있는 선행연구뿐 아니라, 실제 서비스에 적용 가능한 논문을 다수 발표했다. 대표적으로, ‘Multiple Heads are Better than One: Few-shot Font Generation with Multiple Localized Experts’(박송, 전상혁, 차준범, 이바도, 심현정)는 기존보다 훨씬 적은 양의 손글씨 데이터로도 글꼴을 효율적으로 생성할 수 있는 기술을 제안한다. 네이버 클로바는 지난 2019년 사용자 손글씨를 AI 기술을 통해 글꼴로 만든 ‘나눔손글씨’ 109종을 선보이는 등, 관련 AI 기술을 실제 서비스에도 활발히 접목하고 있다. 

 

또한, ‘Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers’(허병호, 윤상두, 한동윤, 전상혁, 최준석, 오성준)은 이미지 인식에서 기존 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 능가하는 것으로 최근 각광받는 비전 트랜스포머(Vision Transformer)를 더욱 효율적으로 모델링하는 기법을 제시한다. 제한된 데이터로도 높은 정확도를 보여, 이미지 인식이 적용되는 다양한 네이버 서비스를 고도화하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

 

이번에 네이버가 발표한 연구의 주제도 굉장히 다양하다. ‘신뢰 가능한 AI’에 대해 다룬 ‘Keep CALM and Improve Visual Feature Attribution’(김재명*, 최준석*, Zeynep Akata, 오성준)은 이미지 인식 결과의 해석에 널리 활용되는 CAM(Class Activation Mapping)의 편향성을 개선할 수 있는 해석 기법을 연구했다. 이는 독일 튀빙겐대학교와 공동 진행한 연구의 결과물로, 네이버는 지난 7월 튀빙겐대학교와 안전하고 신뢰 가능한 AI 연구 개발을 위해 협력하겠다고 선언한 바 있다.

  

네이버 클로바 AI LAB을 이끄는 하정우 책임리더는 "AI는 이제 연구를 넘어 사람들의 생활 속에서 새로운 가치를 만들어 내는 기술로 진화하고 있다"면서, "네이버는 AI 이론부터 실제 서비스에 적용될 수 있는 연구까지 광범위한 AI 기술 투자를 진행해왔으며, 지속적으로 그 성과를 거두고 있다”고 말했다. 또 “서울대, 연세대, 튀빙겐대학교 등 국내외 연구 기관들과의 산학협력을 활성화한 것도 이러한 성과에 기여했다”고 덧붙였다.

 

한편, 네이버는 라인과 함께 ICCV 2021의 프리미엄(Premium) 스폰서로 참여하고 온라인 부스도 마련했다. 네이버는 학회 기간 동안 부스를 찾은 4백여명의 참가자들과 네이버의 AI 기술을 공유하고, 채용 상담을 진행하는 등 글로벌 기술 교류와 인재 확보를 위해서도 노력했다고 밝혔다. <이상>

​​

[참고] 네이버 ICCV 2021 발표 논문 리스트
 
1. Normalization Matters in Weakly Supervised Object Localization
- 김지수(서울대), 최준석, 윤상두, 곽노준(서울대)
​
2. Contrastive Attention Maps for Self-supervised Co-localization
- 기민송(연세대), 어영정(연세대), 최준석, 변혜란(연세대)
​
3. Robust and automatic monocular vehicle speed estimation for traffic surveillance
- Jerome Revaud, Martin Humenberger
​
4. Generalized Shuffled Linear Regression (Oral)
- Feiran Li, Kent Fujiwara, Fumio Okura, Yasuyuki Matsushita
​
5. On the Limits of Pseudo Ground Truth in Visual Camera Re-Localization
Eric Brachmann; Martin Humenberger; Carsten Rother; Torsten Sattle
​
6. Keep CALM and Improve Visual Feature Attribution
- 김재명*, 최준석*, Zeynep Akata (U of Tuebingen), 오성준
​
7. Concept generalization in visual representation learning
Mert Bulent Sariyildiz, Yannis Kalantidis, Diane Larlus, Karteek Alahari
​
8. SelfReg: Self-supervised Contrastive Regularization for Domain Generalization
- 김대희, 박승현, 김진규(고려대), 이재구(국민대)
​
9. Learning with Memory-based Virtual Classes for Deep Metric Learning.
- 고병수*, 구건모*, 김한규
​
10. Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers
- 허병호, 윤상두, 한동윤, 전상혁, 최준석, 오성준
​
11. Rethinking the Truly Unsupervised Image-to-Image Translation
- 백경준(연세대), 최윤제, 어영준(연세대), 유재준(EPFL), 심현정(연세대)
​
12. Multiple Heads are Better than One: Few-shot Font Generation with Multiple Localized Experts
- 박송, 전상혁, 차준범, 이바도, 심현정(연세대)
​
13. A Closer Look at Rotation-Invariant Deep Point Cloud Analysis
- Feiran Li, Kent Fujiwara, Fumio Okura, Yasuyuki Matsushita
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