Qualificação do Mestrado

[vitalwarley]

Deadline: 16/08

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Primeira versão da introdução foi finalizada ontem, faltando apenas o outline do documento (i.e. dissertation structure, mas acho que vai ser dispensável). Hoje/agora acabei a primeira versão dos trabalhos relacionados.

As seções que seguem (Methodology, Experiments and Results, Discussion, Conclusion (and Future Work), e Cronogram) estão no planejamento passado. Planejei começar a escrita semana passada, mas comecei ontem. A ideia era finalizar a escrita dia 16/08. Se preciso, reajusto o planejamento.

[vitalwarley]

@tfvieira, o que acha da seção de fundamentação teórica abaixo?

1. Deep Learning in Computer Vision

   • Convolutional Neural Networks (CNNs)
   • Transfer learning and pre-trained models
   • Attention mechanisms
   • Transformer architectures

2. Face Recognition Techniques

   • Overview of face recognition methods
   • Face recognition architectures (including AdaFace and others)

3. Feature Extraction and Representation

   • Importance in kinship verification
   • Deep feature extraction methods
   • Architectures for similarity learning (e.g., Siamese networks, triplet networks)

4. Contrastive Learning

   • Principles of contrastive learning
   • Contrastive loss: original formulation
   • Applications in similarity-based tasks
   • Recent developments in contrastive learning

5. Data Augmentation and Hard Sample Generation

   • Concept and importance in training
   • Various augmentation techniques
   • Feature-space augmentation
   • Hard sample generation methods

6. Current State-of-the-Art in Kinship Verification

   • Recent deep learning approaches [já fiz a primeira versão]
   • Benchmarks and datasets

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Versão definitiva abaixo.

1. Deep Learning in Computer Vision
   • Overview
   • Feature Extraction and Representation
   • Face Recognition
   • Kinship Recognition
2. Contrastive Learning
   • Overview
     • Data augmentation
     • Hard sample mining and generation
     • Feature-space augmentation
3. Current State-of-the-Art in Kinship Verification
   • Recent deep learning approaches [já fiz a primeira versão]
   • Benchmarks and datasets

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1. Deep Learning in Computer Vision
   • Overview
   • Feature Extraction and Representation
   • Face Recognition
   • Kinship Recognition

Versão inicial finalizada, mas não revisada manualmente.

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Revisei as seções Overview e Feature Extraction and Representation. Adicionei citações, complementei com imagens e mais detalhes.

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Modifiquei Face Recognition, adicionando uma figura, citações e explicando sucintamente os modelos mais importantes e recentes (ArcFace, MagFace e AdaFace).

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Modifiquei Kinship Recognition, adicionando duas figuras, citações e uma tabela com datasets.

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Versão inicial de 2.2 Contrastive Learning > 2.2.1 Overview foi adicionada. Talvez esteja técnica demais. Em breve reviso.

[vitalwarley]

Versão inicial de 2.2 Contrastive Learning > 2.2.2 Key components foi adicionada.

Essa seção 2.2. ainda vai ser revisada. Não estou satisfeito com o fluxo de ideias e certamente faltam algumas coisas.

[vitalwarley]

Atualmente temos

• 5 páginas de Introdução
• 22 páginas de Fundamentação Teórica (inclui trabalhos relacionados)

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Versão inicial de 2.2 Contrastive Learning > 2.2.2 Key components foi adicionada.

Essa seção 2.2. ainda vai ser revisada. Não estou satisfeito com o fluxo de ideias e certamente faltam algumas coisas.

Reescrevi quase completamente.

Atualmente temos

• 5 páginas de Introdução
• 24 páginas de Fundamentação Teórica (inclui trabalhos relacionados)

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Versões iniciais de Methods e Cronogram OK.

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Trabalhos feitos para PPGI021 foram adicionados

• Resultados preliminares até 06/2023
• Revisão Sistemática

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Experiments and Preliminary Results OK. 1-36 páginas totais de conteúdo. Total de 76 páginas de todo o documento, incluindo anexos.

O que falta? Editar, resolver erros, adicionar acrônimos e afins.

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• Adicionei título
• Adicionei nova data
• Diminui legenda da figura 6 -- movi a legenda (refraseada) pro texto e coloquei um sumário (da original) no lugar.
• Melhorei a legenda da figura 12
• Adicionei abreviações e movi página do fim para o começo do documento, substituindo a antiga página customizada "Lista de Abreviaturas e Siglas"
  • Por agora apenas substitui os acrônimos da Introdução.

@tfvieira,

• A capa precisa também ser em inglês?
• Avalia meus TODOs e confere se são realmente necessários, por favor.

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• Adicionei o restante dos acrônimos, até onde consegui notar.
• Alterei pontualmente alguns trechos, dado que não era o foco.

Próximo passo (ainda hoje) é revisar a corretude e flow do texto. Em seguida, preparar a apresentação para sexta no grupo zoioz.

[vitalwarley]

Revisão do texto finalizada. Certamente ainda há melhorias a serem feitas, como melhorar a seção Sample Optimization em clareza e didática. Todavia, fica para outro momento. NEssa revisão, além de adicionar acrônimos faltantes, reescrevi e adicionei parágrafos, bem como adicionei figuras ilustrativas (e.g. duas figuras foram adicionadas na seção Training Dynamics).

Agora tratar da apresentação para sexta.

[vitalwarley]

Versão inicial da apresentação finalizada, mas ainda há o que corrigir, (e.g. figuras), adicionar (e.g. conteúdos importantes), remover (e.g. conteúdos supérfulos). Atualmente 49 páginas de conteúdo; objetivo é <= 30.

[vitalwarley]

• Introduction OK -- algumas adições na ordem dos conceitos, alguns outros ajustes.
• Theoretical Foundations
  • Removi exemplo de convolução e pooling dos slides.
  • Removi "Kinship Recognition Tasks" porque o foco é RFIW Tasks msm.
  • Adicionei slide com fórmula para InfoNCE
  • Removi slides sobre contexto histórico, perdas contrastivas iniciais, e perdas contrastivas recentes.
  • Adicionei slide com fórmula para SupCon
  • Dividi Training Dynamic em dois slides, adicionado mais uma figura
  • Condensei Negative Sampling e Feature Transformation no slide Sample Optimization
  • Mantive apenas 3 trabalhos relacionados principais
• Methods
  • Removi slide "Methods Overview", que apenas reafirma objetivos
  • Removi slide "Development Process - Key Stages", que descreve os estágios da pesquisa; descreverei oralmente no próximo slide que o segue.
• Experiments and Preliminary Results
  • Removi slide de overview -- já vou apresentando msm
  • Juntei slides com resultados de experimentos e figura
  • Juntei slides com resultados finais e tabela

Essa edição deixou a apresentação com total de 46 páginas, mas apenas 34 são de conteúdo. Farei mais uma revisão em breve; ainda falta definir as fórmulas de HCL e PFE também.

[vitalwarley]

Removi "Contrastive Learning Example". Agreguei outros slides em um só "Contrastive Learning". Removi "Training and Inference Pipelines" de Face Recognition. TIrei também "Dissertation Structure", já que o ToC é mostrado. Tirei o slide sobre os datasets, já que não traz informação à apresentação. Juntei os dois sobre "Experimental Setup" em um só.

Agora temos 36 slides, mas uns 26 de conteúdo.

[vitalwarley]

Acabei expandindo "Sample Optimization" em três, dado a importância desse conceito. Final deu 38 slides, com 28 de conteúdo.

[vitalwarley]

Condensei as sugestões do grupo nas tarefas abaixo, aliado a algumas de meu interesse, e pretendo terminar em duas semanas (em 30/08 ter uma versão 2 da qualificação e slides).

[vitalwarley]

Atualize boa parte da introdução, onde adicionei figuras representativas aos desafios, bem como movi a seção de trabalhos relacionados da fundamentação teórica para cá. Alterei algumas frases, removi outras etc. Ainda tenho dúvidas, no entanto, quanto às subseções: objetivos, proposta e relevância. Estão OK? Objetivos estão gerais demais? Proposta está específica demais? Relevância foca devidamente na proposta sob o ponto de vista geral da área?

[vitalwarley]

Refiz as seções de objetivos, proposta e relevância. Deixei os objetivos mais claros sobre o que pretendo, enquanto tornei a proposta mais abstrata (não citei os métodos que usei, mas os abstrai em termo do que resolvem; os métodos cito melhor nos resultados preliminares), e ajustei a relevância pra enfatizar o que podemos conseguir com a satisfação dos objetivos (foco no impacto mais que na metodologia).

[vitalwarley]

Atualizei a seção de Métodos para se adequar aos ajustes da Introdução.