인공지능 강의50 Proper Reuse of Image Classification Features Improves Object Detection 논문 리뷰!! 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Proper Reuse of Image Classification Features Improves Object Detection’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임'Proper Reuse of Image Classification Features Improves Object Detection’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/Ikg5Mx3ITh4) 이 논문은 실험논문이고 논문에 대한 어떤 내용보단 실험 위주의 논문입니다. 가장 기본적으로 알고 있는 방법이 Fine-tuning 방법입니다. Pre-train 된 weight가 있고 여기서 Res.. 2023. 3. 7. 핫한 Text to Image 생성 모델 - Stable Diffusion 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Stable Diffusion’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' Stable Diffusion’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/7fBQDaJkcSU) 최근에 Text to Image 생성 모델이 많은 관심을 받고 있습니다. DALL-E나 Image GAN 같은 모델들이 있고 그중에서 가장 핫한 Stable Diffusion에 대해서 리뷰를 시작해 보도록 하겠습니다. Stable Diffusion 같은 경우에는 다른 모델들과 다르게 컴퓨터 사용 리소스가 대폭 줄어서 4GB 이하의 브이랩에서도 돌릴 수 있습니다. 따라서 현재 API들이 굉장.. 2023. 2. 28. Random sampling bias를 줄였다! -Debiased Contrastive learning of Unsupervised Sentence Representation 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Debiased Contrastive learning of Unsupervised Sentence Representation'입니다. 해당 논문은 ACL 2022년에 Publish된 논문입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임'Debiased Contrastive learning of Unsupervised Sentence Representation’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/SJUZFEE5ELw) 먼저 알아야 할 background 입니다. 첫 번째로는 sentence representation learning 입니다. 이 sentence.. 2023. 2. 24. FM과 DNN을 함께 훈련시킨 모델!- DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/otjvQYbGzEI) 먼저 논문에 대해 정리한 내용입니다. 추천시스템에선 CTR을 최대화하기 위해서 유저 행동에 숨겨진 복잡한 상호관계인 feature interaction을 학습하는 게 정말 중요합니다. 그걸 통해서.. 2023. 2. 2. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 13 다음
