| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
| 30 | 31 |
- Computer Vision
- iclr 2024
- cvpr 논문 리뷰
- Data-centric
- Meta AI
- 자기지도학습
- iclr spotlight
- Prompt란
- deep learning
- ICLR
- 논문리뷰
- Computer Vision 논문 리뷰
- VLM
- Data-centric AI
- 논문 리뷰
- Segment Anything 리뷰
- contrastive learning
- iclr 논문 리뷰
- Stable Diffusion
- CVPR
- ssl
- Multi-modal
- Segment Anything
- Prompt Tuning
- Self-supervised learning
- Segment Anything 설명
- ai 최신 논문
- deep learning 논문 리뷰
- cvpr 2024
- active learning
- Today
- Total
목록Prompt란 (2)
Study With Inha
[Paper Review] Dataset Distillation 논문 리뷰
MIT CSAIL, T. Wang et al, Dataset Distillation, 2018 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1811.10959.pdf 1. Introduction 일반적으로 딥러닝에서는 대용량의 데이터셋으로 큰 모델을 학습시키는 것이 좋은 성능을 내고 있다. 하지만 그 경우 많은 메모리, 노동력, 시간 등등의 자원이 필요하므로 효율성 측면에서 좋은 학습 방법이라고 말하기는 어렵다. 그래서 많은 연구진들이 적은 자원으로 최대한의 효율을 낼 수 있는 방법론들에 대한 연구를 진행했고, 본 논문에서 소개하는 'Dataset Distillation (데이터셋 증류)' 도 그 중 하나라고 볼 수 있다. 데이터셋 증류란 대규모 데이터셋을 대표되는 몇 장의 합성 이미지로 압축한 ..
[Paper Review] Segment Anything Model (SAM) 자세한 논문 리뷰, Meta의 Segment Anything 설명
Meta AI, Segment Anything, Alexander Kirillov et al.논문 링크: https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ (SAM 후속 논문 리뷰 링크) Meta AI, SAM 2: Segment Anything in Images and Videos 논문 리뷰 및 SAM2 설명 [Paper Review] Meta AI, SAM 2: Segment Anything in Images and Videos 논문 리뷰 및 SAM2 설명Meta FAIR SAM 2: Segment Anything in Images and Videos SAM2 설명 및 논문 리뷰Paper: SAM2 Paper LinkDemo: https..