평범한 필기장

스터디를 통해 Vision Transformer 논문은 읽어봤지만 구현은 해보지 않았었다. 네붓캠 이번주 강의가 DL Basic이여서 Transformer관련 내용도 나오고 코드로 구현하는 실습도 있었다. 그래서 내가 논문 정리해 놓은 것과 연관지어서 코드구현한 것을 포스팅하면 좋을 것 같아서 이렇게 포스팅하게 되었다. Vision Transformer 논문에 대한 포스팅은 아래 링크에서 볼 수 있다. https://juniboy97.tistory.com/40 [평범한 학부생이 하는 논문 리뷰] An Image is Worth 16X16 Words: Transformers for Image Recognotion at Scale (ViT) Transformer 아키텍쳐가 NLP에서 많이 쓰이지만 Visio..

https://arxiv.org/abs/1711.09020 StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation Recent studies have shown remarkable success in image-to-image translation for two domains. However, existing approaches have limited scalability and robustness in handling more than two domains, since different models should be built independently for eve arxiv.org GAN 스..

스터디 내에서 Vision Transformer를 공부하게 되었고 더 나아가 멀티모달 모델들에 대한 공부도 진행하게 되었다. 스터디에서 CoCa 논문을 발표하게 되었다. 그래서 발표 준비를 할 겸 블로그에 포스팅하게 되었다. https://arxiv.org/abs/2205.01917 CoCa: Contrastive Captioners are Image-Text Foundation Models Exploring large-scale pretrained foundation models is of significant interest in computer vision because these models can be quickly transferred to many downstream tasks. This p..

직전에 ViT 논문을 리뷰했는데, 이번에는 ViT의 문제점을 개선하고 더 general한 task에서 사용가능 하도록 한 모델인 Swin Transformer 논문을 리뷰하려고 한다. https://arxiv.org/abs/2103.14030 Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows This paper presents a new vision Transformer, called Swin Transformer, that capably serves as a general-purpose backbone for computer vision. Challenges in adapting Transformer from language..

Transformer 아키텍쳐가 NLP에서 많이 쓰이지만 Vision 분야에서도 쓰인다는 것을 최근에 들었다. Transformer 논문을 최근에 리뷰했는데 이를 Vision 분야에서도 이용한 논문을 읽어봐야겠다는 생각이 들었다. 그 중에서 가장 대표적인 논문인 ViT를 읽게 되었다. 그래서 이번엔 ViT 논문에 대한 리뷰를 진행할 생각이다. 본 논문 리뷰는 원본 paper와 유튜브 거꾸로 읽는 AI 이야기의 발표 자료를 가지고 진행할 예정이다. 1. Abstract & Introduction Transformer 아키텍처는 NLP분야에서는 표준이지만 Vision분야에서는 제한적으로 쓰이고 있다. 비전에서 attention는 컨볼루션 네트워크와 함께 적용되거나 전체 구조를 그대로 유지하면서 컨볼루션 네트..

Transformer 자체는 이 전에 CS231n으로 대충 공부는 해봤지만 그래도 중요한 논문이기에 논문 자체를 읽어봐야겠다는 생각을 했었다. 이번 방학 때 시간이 되어 논문을 읽어보고 블로그에도 정리해보는 시간을 가졌다. 이번 논문 리뷰는 나동빈님의 논문 리뷰영상과 자료를 많이 참고해서 작성했다. https://arxiv.org/abs/1706.03762 Attention Is All You Need The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models a..

최근에 Virtual Try-On이라는 분야에 관심을 갖게되면서 두번 째로 읽게 된 논문이 바로 VITON-HD: High-Resolution Virtual Try-On via Misalignment-Aware Normalization이라는 논문이다. 이 논문을 선택한 이유 중 하나는 바로 저자분들이 한국분들이라는 것이다. 특히 주재걸 교수님이 저자에 있어서 더 눈에 띄었다. 0. 기존 Virtual Try-On의 한계 Image-based Virtual Try-On은 주어진 인물사진에 대상 의상 아이템으로 변경한 이미지를 생성하는 모델이다. 기존 Virtual Try-On 모델들의 한계점은 바로 고해상도의 이미지를 만들 수 없다는 것이다. 해상도를 높일 수록 misaligned된 부분의 artifact..

평소에 패션에 관심이 많아서 패션과 관련 AI 분야를 찾다가 Virtual Try-on이라는 분야를 지인에게 듣게 되었다. 그래서 이번 방학 때 이 분야와 관련된 논문을 읽어봐야겠다고 결심하게 되었다. Virtual Try-on 관련된 논문들 중에서 첫 논문은 이 논문으로 정해서 이 논문을 처음으로 읽게 되었다. Abstract & Introduce 많은 온라인 쇼핑몰에서 Virtual Try-on 기술을 이용하려한다. 대부분은 3D를 통해 기술을 구현하지만 많은 제약과 비싼 비용이 필요하다고 한다. 그런데 이 논문에서 제시한 VITION이라는 모델은 3D 정보를 이용하지 않고 RGB이미지에만 의존하는 모델이라고 설명한다. 그리고 이 모델에서 합성한 이미지는 (1) 인물의 신체 부위와 포즈가 원본 이미지..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42747 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 내 풀이방식 def solution(citations): h = len(citations) citations = sorted(citations, reverse = True) # print(citations) if h == 1: return 1 while True: for i in range(len(citations)): if citations[i] < h and i < h: h -= 1 break..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12914 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 내 풀이 방식 처음에 DP방식으로 풀지 않고 itertools를 이용해서 구했는데 시간 초과가 발생했다,,, 처음에 생각해낸 방식이고 당연히 시간 초과가 날 것이라 생각했지만 역시나 시간 초과가 나서 다른 방식을 생각해내야했지만, 아직 DP에 익숙하지 않아서 그런지 DP로 풀어야겠다는 생각을 하지 못했다. import itertools def solution(n): n_cnt = n // 2 an..