[논문 리뷰] Open-Det: An Efficient Learning Framework for Open-Ended Detection (1편)

[논문 리뷰] Open-Det: An Efficient Learning Framework for Open-Ended Detection (2편)

[논문 리뷰] Open-Det: An Efficient Learning Framework for Open-Ended Detection (3편)

[논문 리뷰] GenerateU: Generative Region-Language Pretraining for Open-Ended Object Detection

ETRI 정식 인턴 시작 전, OT 및 발대식이 있었습니다. 간단한 발대식 이후, 사수인 Seher 연구원님과의 짧은 만남!

[인턴 일지] ETRI: 인턴 OT 및 Seher와의 만남!

[논문 리뷰] VL-SAM: Training-Free Open-Ended Object Detection and Segmentation via Attention as Prompts

CV의 패러다임을 '고정된 레이블 집합'에 대한 지도 학습에서, 웹 스케일의 (이미지, 텍스트) 쌍을 활용한 '자연어 감독'으로 전환시킨 선구적인 연구이다. 제로샷(Zero-shot) 전이 학습의 새로운 가능성을 열었으며, 프롬프트 엔지니어링을 포함한 방법론을 제안한다

[논문 리뷰] CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

[논문 리뷰] Beyond-Labels: Advancing Open-Vocabulary Segmentation With Vision-Language Models

[ 논문 리뷰 ] CrackSSM: Reviving SSMs for Crack Segmentation via Dynamic Scanning

Mask 이미지 처리의 주의할 점

[논문 리뷰 + 코드구현] Symmetry-Aware Transformer-based Mirror Detection

Dot product, Inner product 그리고 element-wise

optimizer의 수학적 추론

[논문 리뷰]: Agent Laboratory

[논문 리뷰 + 코드 구현] ConvNeXt

[ 논문 리뷰 ] The Facial Action Coding System: Principles and Applications

[ 논문 리뷰 ] Recurrent Convolutional Strategies for Face Manipulation Detection in Videos (CVPRW)

[ Prometheus Project ] 딥페이크 탐지

Flash Attention: CPU-GPU의 BottleNeck

[ MCATrack ] Transformation Matrix 과 Feature Extraction

[논문 리뷰 + 코드 구현] MCATrack : Tracking Tiny Drones against Clutter: Large-Scale Infrared Benchmark with Motion-Centric Adaptive Algorithm

[논문 리뷰 + 코드 구현] MemLoTrack : Enhancing TIR Anti-UAV Tracking with Memory-Integrated Low-Rank Adaptation

[논문 리뷰] Consistency Models

[논문 리뷰 + 코드 구현] A Simple Detector with Frame Dynamics is a Strong Tracker

Dilation, linear-interpolation 그리고 Bilinear upsampling

[논문 리뷰 + 코드 구현] ViT : An Image is Worth 16x16 Words : Transformers For Image Recognition At Scale

[논문 리뷰 + 코드 구현] DnCNN : Denoising Convolutional Neural Network

[논문 리뷰] Word2Vec

[논문 리뷰] Attention Is All You Need

오늘은 AlexNet의 논문 리뷰입니다.

[논문 리뷰 + 코드 구현] AlexNet with ImageNet

SIFT를 한마디로 표현하자면 다음과 같다.
크기, 회전, 조도, affine의 변화 및 noise에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘. 이 포스트는 SIFT에 대한 내용입니다.

SIFT 특징점 검출

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