다음 블로그를 번역했습니다.signal은 시간이 지남에 따라 특정 양의 변화입니다. Audio의 경우 변화하는 양은 기압(air pressure)입니다. 이 정보를 디지털 방식(digitally)으로 캡처하려면 어떻게 해야 할까요? 시간이 지남에 따라 air press

https://brightwon.tistory.com/11참고!!

Abstract 1. Introduction 2. Related Work 2.1 Image Synthesis 2.2. Masked Modeling with Bi-directional Transformers 3. Method 3.1. MVTM

Abstract 본 논무에선느 masked autoencoder(MAE)를 소개하고 있습니다. 대략적으로 이 논문의 중요한 두가지 디자인은 Asymmetric한 encoder-decoder 구조를 가지고 있어서, encoder는 mask token이 없는 visibl

Abstract In this work, we investigate the problem of lip-syncing a talking face video of an arbitrary identity to match a target speech seg- ment. Cur

torch.distributed.launch 는 각 훈련 노드에서 여러 분산 훈련 프로세스를 생성하는 module... warning:: This module is going to be deprecated in favor of :ref:torchrun <la

ABSTRACT long video generation을 위해 본 논문에서는 implicit neural representations (INRs)을 비디오에 사용하는 새로운 네트워크인 dynamics-aware implicit generative adversarial

Abstract 1. Introduction

출처: https://ysbsb.github.io/

Abstract Gatys et al. recently introduced a neural algorithm that renders a content image in the style of another image, achieving so-called style tr

Abstract 3D scenes photorealistic stylization aims to generate photorealistic images from arbitrary novel views according to a given style image whil

https://neural-3d-video.github.io/ Abstract We propose a novel approach for 3D video synthesis that is able to represent multi-view video recordings

Abstract 비디오는 continuous한 events를 보여주지만 대부분의 video synthesis 프레임워크는 시간에 따라 discretely하게 다룹니다. 논문에서는 video를 time-continuous signals로 다루고, continuous-ti

https://arxiv.org/abs/1506.02640YOLO, a new approach to object detection.✨we frame object detection as a regression problem to spatially separate

Abstract 최근의 video-language research 관심이 높아지면서 large-scale datasets도 함께 발전되었다. 그와 비교해서 video-language grounding task를 위한 datasets에는 제한된 노력이 들었고, 최신 기술

Abstract 이 논문은 새로운 medium인 video texture에 대해 소개한다. 비디오 클립을 분석해 구조를 추출하고 임의 길이의 비슷하게 보이는 새로운 비디오를 합성하는 기술을 제시한다. video texture 와 view morphing 기술을 결합

선형적인 층만 여러개 쌓는 것은 선형성에 의해서 하나의 층으로 합칠 수 있으므로 의미가 없다. 그래서 더 복잡한 non-linear 함수를 만들기 위해 선형층 중간에 activation function을 넣어주면서 계층적인 구조의 비선형함수 네트워크로 만들어 준다.오래

이번 시간에는 Convolutional Neural Network에 대해 살펴 볼 것이다. 기존 Neural Network와 같은 아이디어이긴 하지만 이번에는 ‘spatial structure(공간적 구조)’를 유지하는 Convolutional Layer에 대해 배울

Computational graphs를 이용해서 어느 함수든 표현할 수 있다.예를 들어 아래는 지금까지 봤던 input이 $x, W$인 linear classifier이다.이 computational graph를 이용해 함수를 표현하면 backpropagation을 사

지난시간에 실제로 가장 좋은 행렬 $W$를 구하기 위해 어떻게 트레이닝 데이터를 활용해서 행렬 W를 만들어야 하는지는 다루지 않았다.Linear Classifier에서 어떤 $W$가 가장 좋은지를 결정하기 위해서는 지금의 $W$가 좋은지 나쁜지를 정량화할 방법이 필요하