분류 전체보기111 Explicit + Implicit Knowledge 활용 - YOLOR : You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘You Only Learn One Representation : Unified Network for Multiple Tasks’ 입니다. 콥스랩(COBS LAB)에서는 주요 논문 및 최신 논문을 지속적으로 소개해드리고 있습니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문읽기 모임' 중 ‘You Only Learn One Representation : Unified Network for Multiple Tasks’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크: https://youtu.be/bQgQkhaGZG8) 먼저, 해당 논문에서 YOLOR이라는 용어에 대한 설명은 없지만, result 테이블이나 소스 코드에서는 YOLOR라는 표현이 사용되었기 때문.. 2022. 5. 23. 딥러닝의 수학적 추론 능력은 어느정도 일까? - ANALYSING MATHEMATICAL REASONING ABILITIES OF NEURAL MODELS 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘ANALYSING MATHEMATICAL REASONING ABILITIES OF NEURAL MODELS’입니다. 콥스랩(COBS LAB)에서는 주요 논문 및 최신 논문을 지속적으로 소개해드리고 있습니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문읽기 모임' 중 ‘ANALYSING MATHEMATICAL REASONING ABILITIES OF NEURAL MODELS’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크: https://youtu.be/jE1gJQH5OJI) 오늘 리뷰할 논문은 ANALYSING MATHEMATICAL REASONING ABILITIES OF NEURAL MODELS, 즉 신경망 모델의 수학적 추론 능력 분석입니다. 본 논문.. 2022. 5. 19. 진보된 detection technique- YOLOX 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘YOLOX’입니다. 콥스랩(COBS LAB)에서는 주요 논문 및 최신 논문을 지속적으로 소개해드리고 있습니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문읽기 모임' 중 ‘YOLOX’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상 링크: https://youtu.be/N2rLSzEqqI8) YOLOX 논문은 Object Detection에서 자주 사용되는 YOLO 모델에 Anchor free 메서드를 적용해서 성능을 향상하는 방법을 소개한 논문입니다. 본격적인 모델 소개 앞서 Object Detection이라는 건 무엇인지, 그리고 YOLO 시리즈의 관해서 간략하게만 되짚어보겠습니다. Object Detection은 이미지에 있는 객체를 찾고 그 해당 영역을 .. 2022. 5. 18. MobileViT: Light-weight, general-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB) 입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘MobileViT : Light-weight, general-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘MobileViT’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상 링크: https://youtu.be/1vZ2wEsUdZc) 먼저 background입니다. 위 그림은 MCUNet 논문에서 나온 표입니다. MCUNet에서는 AI가 점점 작아지고, 그래서 일반적으로 PC나 서버의 자원을 사용하는 Cloud AI에서 휴대폰 또는 싱글보드 컴퓨터 등을 사용하는 Mobile AI, 심지어 MCU 등 embe.. 2022. 5. 16. 이전 1 ··· 22 23 24 25 26 27 28 다음
