인공지능
1.TIL - NLP
nlp 입문
2.[TIL] nlp - 언어모델의 종류
단어 시퀀스에 확률을 할당하는 모델, 이전 단어들을 이용하여 다음 단어를 예측함 // BERT는 양쪽 단어들로부터 가운데 단어 예측통계를 이용한 방법과 인공신경망을 이용한 방법최근에는 인공신경망 방법이 더 성능 좋음2-1. 조건부 확률의 연쇄법칙문장의 확률: 각 단어들
3.[TIL] dlib 설치, tar.gz 압축풀기
linux 서버에 conda 가상환경에서 dlib 설치가상환경 생성 (dlib이 python 3.6에서 작동하므로 3.6으로 함)conda create -n env_name python=3.6가상환경 activateconda activate env_namecmake 설
4.[Paper Review] Attention is all you need
Attention is all you need (이하 transformer) 리뷰
5.MM Detection Config 이해하기! (1)
mm detection 소개 및 inference
6.MM Detection Config 이해하기! (2)
Config
7.MM Detection Config 이해하기! (3)
Custom dataset을 만들었으면 이제 config를 설정하고 학습을 시키면 됩니다.
8.MM Detection Config 이해하기! (4)
config의 모델, backbone, scheduling등을 바꾸어 가며 학습해보는 방법
9.[Paper Review] End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher
Mengde Xu and Zheng Zhang, ICCV 2021
10.[SSL Paper Review] 0. Semi-Supervised Learning Survey Paper
SSL 논문 리뷰, survey 논문 소개
11.[SSL Paper Review] 1. Self-training 방법론 요약
NIPS-2004-semi-supervised-learning-by-entropy-minimization-Paper
12.[Paper Review] Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 요약리뷰
SPP Net, 2014
13.[Paper Review] CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN 요약리뷰
CSPNet , IEEE 2020
14.[Paper Review] Character Region Awareness for Text Detection(CRAFT), CVPR 2019
CRAFT, CVPR 2019
15.[Paper Review] Character Region Attention For Text Spotting
Character Region Attention For Text Spotting ,2020
16.Pytorch torch.nn.init 과 Tensorflow tf.keras.Innitializers 비교
Pytorch torch.nn.init 과 Tensorflow tf.keras.initializers 비교
17.SAT: self-adaptive training for fashion compatibility prediction 리뷰
SAT: self-adaptive training for fashion compatibility prediction, 2022
18.Context-Aware Visual Compatibility Prediction(CVPR 2019) 리뷰
Context-Aware Visual Compatibility Prediction
19.tensorflow2 딥러닝 모델에서 효율적인 입력 파이프라인 만들기
tensorflow2 multi threading을 사용해서 효율적인 data pipeline을 구축하자!
20.[논문리뷰] Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection , CVPR 2020
Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection, CVPR 2020
21.YOLOv6, YOLOv6 - v3.0 리뷰
YOLOv6, YOLOv6 - v3.0 리뷰
22.ONNX란? (1) - 기본 설명과 원리, 한계점, PyTorch to ONNX 예시
ONNX란? (1) - 기본 설명과 원리, 한계점, PyTorch to ONNX 예시
23.[Paper review] DECOUPLING REPRESENTATION AND CLASSIFIER FOR LONG-TAILED RECOGNITION
DECOUPLING REPRESENTATION AND CLASSIFIER FOR LONG-TAILED RECOGNITION, ICLR 2020 리뷰
24.[Paper Review] YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection 리뷰
YOLO-World 논문 리뷰
25.LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 요약 리뷰
LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models