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YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors Yunjie Tian, Qixiang Ye, David Doermann AbstractYOLO 프레임워크의 네트워크 아키텍처를 향상시키는 것은 오랫동안 중요했지만, 모델링 능력에서 어텐션 메커니즘의 우수성이 입증되었음에도 불구하고 CNN 기반 개선에 집중해 왔습니다. 이는 어넽션 기반 모델이 CNN 기반 모델의 속도와 일치할 수 없기 때문입니다. 본 논문에서는 어텐션 메커니즘의 성능 이점을 활용하면서 이전 CNN 기반 모델의 속도와 일치하는 어텐션 중심 YOLO 프레임워크, 즉 YOLOv12를 제안합니다. YOLOv12는 경쟁 속도로 모든 인기 있는 실시간 객체 검출기를 능가합니다. 예를 들어, YOLOv12.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 24.
Depth Anything V2 Depth Anything V2 Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Zhen Zhao, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao Abstract이 연구는 Depth Anything V2를 제시합니다. 화려한 기법을 추구하지 않고, 강력한 단안 뎁스 추정 모델을 구축하기 위한 중요한 결과를 밝히는 것을 목표로 합니다. 특히, V1 [89]과 비교했을 때, 이 버전은 세 가지 주요 방법을 통해 훨씬 더 정밀하고 견고한 뎁스 예측을 제공합니다: 1) 모든 라벨링된 실제 이미지를 합성 이미지로 대체하고, 2) teacher 모델의 용량을 확장하고, 3) 대규모 pseudo 라벨링된 실제 이미지를 통해 student 모델을 가르칩니다. Stable.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 12.
Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao Abstract이 연구는 강력한 단안 뎁스 추정을 위한 매우 실용적인 솔루션인 Depth Anything을 제시합니다. 새로운 기술 모듈을 추구하지 않고, 우리는 어떤 상황에서도 모든 이미지를 처리하는 간단하면서도 강력한 파운데이션 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 데이터 엔진을 설계하여 대규모 비라벨 데이터 (~62M)를 수집하고 자동으로 주석을 달게 함으로써 데이터 범위를 크게 확장하고 일반화 오류를 줄일 수 있습니다. 우리는 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 7.
DINO-X: A Unified Vision Model for Open-World Object Detection and Understanding DINO-X: A Unified Vision Model for Open-World Object Detection and Understanding IDEA Research Team Abstract이 논문에서는 IDEA Research에서 개발한 통합 객체 중심 비전 모델인 DINO-X를 소개합니다, 이 모델은 현재까지 최고의 오픈 월드 객체 탐지 성능을 자랑합니다. DINO-X는 Grounding DINO 1.5 [47]와 동일한 트랜스포머 기반 인코더-디코더 아키텍처를 사용하여 오픈 월드 객체 이해를 위한 객체 수준 표현을 추구합니다. 긴 꼬리 객체 탐지를 쉽게 하기 위해 DINO-X는 입력 옵션을 확장하여 텍스트 프롬프트, 시각 프롬프트, 맞춤형 프롬프트를 지원합니다. 이러한 유연한 프롬프트 옵션을 통.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 26.
YOLOv11: An Overview of the Key Architectural Enhancements YOLOv11: An Overview of the Key Architectural Enhancements Rahima Khanam, Muhammad Hussain Abstract이 연구는 YOLO (You Only Look Once) 객체 감지 모델 시리즈의 최신 버전인 YOLOv11의 아키텍처 분석을 제시합니다. 우리는 향상된 피쳐 추출과 같은 여러 방식으로 모델 성능을 개선하는 데 기여하는 C3k2 (Cross Stage Partial with kernel size 2) 블록, SPPF (Spatial Pyramid Pooling - Fast) 및 C2PSA (Convolutional block with Parallel Spatial Attention) 구성 요소의 도입을 포함한 모델 아키텍처 혁신을.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 27.
Fast Segment Anything Fast Segment Anything Xu Zhao, Wenchao Ding, Yongqi An, Yinglong Du, Tao Yu, Min Li, Ming Tang, Jinqiao Wang Abstract최근 제안된 segment anything model (SAM)은 많은 컴퓨터 비전 작업에서 상당한 영향을 미치고 있습니다. 이미지 세그멘테이션, 이미지 캡션, 이미지 편집과 같은 많은 하이 레벨 작업의 파운데이션 단계가 되고 있습니다. 그러나 막대한 계산 비용으로 인해 업계 시나리오에서 더 넓은 응용을 할 수 없습니다. 계산은 주로 고해상도 입력에서 트랜스포머 아키텍처에서 이루어집니다. 본 논문에서는 비슷한 성능을 가진 이 기본 작업에 대한 속도 향상 대안 방법을 제안합니다. 작업을 세그먼트 생성.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 11. 7.
Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second Aleksei Bochkovskii, Ama¨el Delaunoy, Hugo Germain, Marcel Santos, Yichao Zhou, Stephan R. Richter, Vladlen Koltun Abstract제로샷 메트릭 단안 뎁스 추정을 위한 파운데이션 모델을 제시합니다. 저희 모델인 Depth Pro는 탁월한 샤프함과 고주파수 디테일로 고해상도 뎁스 맵을 합성합니다. 예측은 카메라 intrinsic과 같은 메타데이터의 가용성에 의존하지 않고 절대 규모의 메트릭입니다. 또한 모델은 표준 GPU에서 0.3초 만에 2.25 메가픽셀 뎁스 맵을 생성하여 빠릅니다. 이러한 특성은 밀도가 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 7.
Segment Anything in High Quality Segment Anything in High Quality Lei Ke, Mingqiao Ye, Martin Danelljan, Yifan Liu, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang, Fisher Yu Abstract최근의 Segment Anything Model (SAM)은 강력한 제로샷 기능과 유연한 프롬프트를 허용하는 세그멘테이션 모델 확장의 큰 도약을 의미합니다. 11억 개의 마스크로 학습되었지만, 특히 복잡한 구조를 가진 물체를 다룰 때 SAM의 마스크 예측 품질은 많은 경우 부족합니다. 우리는 SAM의 원래 프롬프터블 설계, 효율성 및 제로샷 일반화 가능성을 유지하면서 모든 물체를 정확하게 세그멘트할 수 있는 기능을 갖춘 HQ-SAM을 제안한다. 우리의 세심한 설계는 최소한의 .. 공감수 8 댓글수 1 2024. 10. 28.
Recognize Anything: A Strong Image Tagging Model Recognize Anything: A Strong Image Tagging Model Youcai Zhang, Xinyu Huang, Jinyu Ma, Zhaoyang Li, Zhaochuan Luo, Yanchun Xie, Yuzhuo Qin, Tong Luo, Yaqian Li, Shilong Liu, Yandong Guo, Lei Zhang AbstractRecognize Anything Model (RAM): a strong foundation model for image tagging을 소개합니다:RAM은 컴퓨터 비전 분야의 대규모 모델에 상당한 진전을 이루었으며, 일반적인 카테고리를 높은 정확도로 인식하는 제로 샷 기능을 보여줍니다. RAM은 수동 주석 대신 대규모 이미지-텍스트 쌍을 학습에.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 10. 18.
Grounded SAM: Assembling Open-World Models for Diverse Visual Tasks Grounded SAM: Assembling Open-World Models for Diverse Visual Tasks International Digital Economy Academy (IDEA) & Community AbstractGrounding DINO [38]를 오픈셋 객체 검출기로 사용하여 segment anything model (SAM) [25]과 결합하는 Grounded SAM을 소개합니다. 이러한 통합을 통해 임의의 텍스트 입력을 기반으로 모든 영역을 감지하고 세그멘트할 수 있으며 다양한 비전 모델을 연결할 수 있는 문이 열립니다.그림 1에 표시된 것처럼, 다용도 Grounded SAM 파이프라인을 사용하면 광범위한 비전 작업을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 입력 이미지에만 기반.. 공감수 7 댓글수 1 2024. 10. 17.
Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection Shilong Liu, Zhaoyang Zeng, Tianhe Ren, Feng Li, Hao Zhang, Jie Yang, Qing Jiang, Chunyuan Li, Jianwei Yang, Hang Su, Jun Zhu, Lei Zhang Abstract본 논문에서는 범주 이름이나 참조 표현식과 같은 사람의 입력으로 임의의 객체를 탐지할 수 있는 트랜스포머 기반 탐지기 DINO와 grounded 사전 학습을 결합하여 Grounding DINO라는 오픈셋 객체 탐지기를 개발합니다. 오픈셋 객체 탐지의 핵심 솔루션은 오픈셋 개념 일반화를 위해 폐쇄형.. 공감수 5 댓글수 0 2024. 10. 16.
Faster Segment Anything: Towards Lightweight SAM for Mobile Applications Faster Segment Anything: Towards Lightweight SAM for Mobile Applications Chaoning Zhang, Dongshen Han, Yu Qiao, Jung Uk Kim, Sung-Ho Bae, Seungkyu Lee, Choong Seon Hong AbstractSegment Anything Model (SAM)은 인상적인 제로 샷 전송 성능과 다양한 비전 애플리케이션(예: 세분화된 제어를 통한 이미지 편집)에 대한 높은 다재다능함으로 인해 상당한 주목을 받고 있습니다. 이러한 애플리케이션의 대부분은 휴대폰과 같은 리소스가 제한된 에지 장치에서 실행되어야 합니다. 본 연구에서는 헤비급 이미지 인코더를 경량 이미지 인코더로 대체하여 SAM을 모바일 친화.. 공감수 3 댓글수 1 2024. 10. 15.
Deep Generative Filter for Motion Deblurring Deep Generative Filter for Motion Deblurring Sainandan Ramakrishnan, Shubham Pachori, Aalok Gangopadhyay, Shanmuganathan Raman Abstract 이미지에서 카메라 흔들림으로 인한 블러를 제거하는 것은 잘못된 특성으로 인해 컴퓨터 비전 문헌에서 항상 어려운 문제였습니다. 3D 공간에서 카메라와 객체 간의 상대적인 움직임으로 인한 모션 블러는 전체 이미지에서 공간적으로 변화하는 블러 효과를 유도합니다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 전역 스킵 연결 및 고밀도 아키텍처와 통합된 Generative Adversarial Network (GAN) 아키텍처 기반의 새로운 심층 필터를 제안합니다. 저희 모델은 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 2.
Learning bothWeights and Connections for Efficient Neural Networks Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks Song Han, Jeff Pool, John Tran, William J. Dally Abstract 신경망은 계산 집약적이고 메모리 집약적이므로 임베디드 시스템에 배포하기가 어렵습니다. 또한 기존 네트워크는 학습이 시작되기 전에 아키텍처를 수정합니다; 결과적으로 학습은 아키텍처를 개선할 수 없습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 우리는 중요한 연결만 학습하여 신경망의 정확성에 영향을 주지 않고 신경망에 필요한 저장 및 계산을 몇 배로 줄이는 방법을 설명합니다. 우리의 방법은 3단계 방법을 사용하여 중복 연결을 제거합니다. 먼저, 우리는 어떤 연결이 중요한지 학습하기 위해 네트워크.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 5. 3.
Segment Anything Segment Anything Alexander Kirillov, Eric Mintun, Nikhila Ravi, Hanzi Mao, Chloe Rolland, Laura Gustafson, Tete Xiao, Spencer Whitehead, Alexander C. Berg, Wan-Yen Lo, Piotr Doll´ar, Ross Girshick Abstract Segment Anything (SA) 프로젝트를 소개합니다: 이미지 segmentation을 위한 새 작업, 모델 및 데이터 세트. 데이터 수집 루프에서 효율적인 모델을 사용하여 현재까지 가장 큰 segmentation 데이터 세트를 구축했으며, 11M 라이센스 및 개인 정보 보호 이미지에 10억 개 이상의 마스크를 사용했습니다. 이 모델은.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 12.
Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding Chitwan Saharia, William Chan, Saurabh Saxenay, Lala Liy, Jay Whangy, Emily Denton, Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour, Burcu Karagol Ayan, S. Sara Mahdavi, Rapha Gontijo Lopes, Tim Salimans, Jonathan Hoy, David J Fleety, Mohammad Norouzi Abstract 우리는 전례 없는 수준의 사진사실주의와 깊은 언어 이해도를 가진 text-to-image 확산 모델인 Imagen을 제시한다. Imag.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 8.
[딥러닝] Multi-variable linear regression 공감수 0 댓글수 0 2021. 1. 2.
[딥러닝] Describe the principle of cost minimization algorithm in Linear Regression 공감수 0 댓글수 0 2021. 1. 2.
[딥러닝] Explanation of Hypothesis and cost of Linear Regression Written by Choi 공감수 0 댓글수 0 2020. 9. 3.
[딥러닝] Describe basic Machine Learning terms and concepts written by Choi 공감수 0 댓글수 0 2020. 9. 3.

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