transformer 기반의 모델을 이용하려고 할 때 downstream task를 적용하기 위한 작은 데이터를 위해 full fine tuning 하는 것이 비효율적이다.따라서 transformer의 좋은 generalization 성능을 유지하면서 기존의 pretr

commit 후 push했는데 파일 크기가 100MB가 넘어가서다음과 같은 에러떴을 때remote: error: File file4.ipynb is 150.45 MB; this exceeds GitHub's file size limit of 100.00 MBremote

이번 논문은 2016년 발표된 논문으로 VAE에 RNN구조를 추가하여 구조화된 이미지 해석이 가능한 프레임워크를 제안하였습니다. 객체에 대해 명시적으로 추론하는 구조화된 이미지 모델에서 효율적인 추론을 위한 프레임워크 제시한다.한 scene의 요소들에 주목하고 장면을

ViTPose 정리하다가 ViTPose 살펴보고, 이미지 태스크에서 CNN 기반 모델과 ViT가 어떤 구조적 차이점이 있을까 살펴보다가 거슬러 여기까지 온 이야기 거슬러 온 순서 ··· 1) ViTPose: Simple Vision Transformer Baselin

"Causal Effect Inference with Deep Latent-Variable Models"은 2017년 NIPS (Neural Information Processing Systems) 컨퍼런스에서 발표된 논문입니다. 이 논문은 딥러닝과 잠재 변수 모델을

이활석 님의 '오토인코더의 모든 것' 유튜브 강의를 듣고 정리한 노트입니다.

이 논문에서는 ViTPose라는 간단한 베이스라인 모델을 통해서 다양한 측면(모델 구조의 단순함, 모델 크기의 확장성, 훈련 패러다임의 유연성, 모델 간 지식 전달 가능성)에서 자세 추정을

이미지 분류를 위한 효율적인 컨볼루션 신경망(CNN) 설계는 딥 러닝 모델의 성능과 효율성을 균형 있게 유지하고자 하는 중요한 과제입니다. "Best CNN ≠ the most accurate CNN"이라는 관점에서 고려해보면, 최고의 성능을 내는 것만이 중요한 것은

ResNet(Residual Network)은 딥 러닝 아키텍처의 한 종류로, 이미지 분류 및 다양한 컴퓨터 비전 태스크에서 매우 성공적으로 사용되는 모델Residual block이라고 불리는 구조를 사용하여 깊은 신경망을 학습레이어를 하나씩 쌓는 대신, 기존의 레이어

OpenCV의 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) > 특징점 검출 및 기술자(descriptor) 생성을 위한 알고리즘으로, 이미지에서 고유한 특징점을 찾고 이러한 특징점들을 설명하는 특징 기술자를 생성하는데 활용 ORB는 FAST

Deep Neural Network에서 고질적인 문제 중 하나가 Vanishing Gradient이다. 이 문제를 해결하기 위해서 batch normalization도 하고, weight initialization에도 신경을 쓰는 것이다. Vanishing Gradie

딥러닝 프레임워크는 동작 방식에 따라 크게 두가지로 나눌 수 있음 정적 계산 그래프 (Define-and-Run) 동적 계산 그래프 (Defien-by-Run) Define-and-Run 계산 그래프를 정의한 다음 데이터를 흘려보내는 식 ⏳ 계산 그래프 정의 →

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숫자 카드는 정수 하나가 적혀져 있는 카드이다. 상근이는 숫자 카드 N개를 가지고 있다. 정수 M개가 주어졌을 때, 이 수가 적혀있는 숫자 카드를 상근이가 몇 개 가지고 있는지 구하는 프로그램을 작성하시오.첫째 줄에 상근이가 가지고 있는 숫자 카드의 개수 N(1 ≤ N

동적 계획법(Dynamic Programming)은 큰 문제를 작은 문제로 나누어 푸는 알고리즘다음과 같은 조건을 만족할 때 사용큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있다.작은 문제에서 구한 정답은 그것을 포함하는 큰 문제에서도 동일하다.따라서 동적 계획법은 작은 문제의 결

이진탐색 안쓰고 내맘대로 풀려다가 시간초과로 실패당해서 강제로 외우는 이진탐색 알고리즘이진탐색(Binary Search)은 정렬된 배열 안에서 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 알고리즘리스트 정렬 후 시작점(start)과 끝점(end), 중간점(mid)을

이번 글에서는 YOLO 시리즈별 구조 및 특징에 대해 정리해보겠습니다. 23년 3월 기준 YOLO는 버전 8까지 나와있습니다. < YOLO 버전별 출시 시점 > - YOLOv1 : 2016년에 발표된 최초 버전으로, 실시간 객체 검출을 위한 딥러닝 기반의 네트워크

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