알고리듬 중 제가 정말 싫어하면서도 정말 좋아하기도 하는 세그먼트 트리입니다. 세그먼트 트리 관련된 문제를 풀 때, 고민되는 것 중 하나는 세그먼트 트리의 구조와 구현입니다. 오늘은 개념보다는 세그먼트 트리의 구조와 구현들을 살펴보려고 합니다.
facebook AI 에서 2020년에 공개한 transformer 기반의 one-stage Object Detection model 입니다.DeTr 논문에서 (2020년도) object detection model 의 문제점으로 지적하는 사항은 다음과 같습니다.obj
오늘은 posterior distribution 에 대해서 조금 더 집중해서 글을 쓰려고 합니다.prior probability 와 posterior probability 의 사전적 정의는 다음과 같습니다.prior distribution : assumed probab
이미지 생성 모델에서 milestone 이 되어주는 논문입니다.이전에도 nonequilibrium thermodynamics 에서 영감을 받은 diffusion 계열 논문이 있었는데 높은 quality 의 이미지 생성 결과를 보여주면서 diffusion 계열 gener
CNN 계열부터 transformer 계열까지 다양한 이미지 모델들이 발표되었지만 classification model 과 segmentation, object detection model 은 분리되어 개발되어 왔습니다. classification model 과 seg
원래 git 에 자료들을 많이 올렸는데, 여기에 조금 더 가독성이 좋게 정리를 해보려고 합니다. 예전에 읽고 싶엇떤 논문이 dirichlet process mixture model 이라는 단어를 중심으로 전개되었습니다. dirichlet process mixture m