AI Report

VLM(Vision-Language Model) 기술은 초기에는 이미지와 텍스트 간의 Representation Alignment에 초점을 맞췄어요. 대표적으로 CLIP은 이미지와 텍스트를 같은 벡터 공간에 매핑해 서로 잘 맞는 쌍을 찾는 데 강점이 있었죠. 이를 통해

머신러닝은 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고 예측을 수행하는 기술이에요. 이 기술들은 데이터에 숨겨진 구조를 발견하거나 미래를 예측하면서 세상의 복잡한 문제를 해결하려는 시도를 기반으로 발전해 왔습니다. 때문에 데이터를 제대로 다루고 활용하려면 그 이면에 있는 수학적

선형대수는 머신러닝과 컴퓨터 비전에서 데이터를 표현하고 처리하는 데 필수적인 수학적 도구입니다. 이 장에서는 선형대수의 기초 개념과 연산을 정리하며, 각 개념이 AI/ML에서 어떻게 활용되는지 간단히 살펴보겠습니다.하나의 숫자를 나타내는 가장 기본적인 데이터 단위입니다

3D Computer Vision은 컴퓨터가 3차원 공간에서 사물을 인식하고 이해할 수 있게 하는 기술이에요. 간단히 말해, 2D 이미지나 비디오 데이터를 분석하여 3D 정보를 복원하거나 활용하는 분야를 의미하죠. 이 기술은 공간 컴퓨팅(Spatial Computing

자율주행 기술이 상용화 단계에 접어들면서, 정밀지도(HD Map)는 단순한 길 안내용 지도가 아닌 차량의 '센서 보완 장치'로서 더욱 중요한 역할을 하게 되었다. 이러한 정밀지도는 도로 구조, 차선, 교차로, 신호 정보뿐 아니라 정적인 객체(건물, 표

Diffusion 모델은 이미지 생성에서 이미 표준으로 자리잡았다. 최근에는 이 기술을 비디오로 확장하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 비디오는 단순히 여러 이미지 프레임을 이어 붙이는 것이 아니라, 시간 축에서 자연스러운 움직임과 장면의 일관성을 유지해야 하기

Qwen(Alibaba Cloud)에서 수준급의 오픈소스 이미지 생성 및 편집 모델을 공개하면서 화제가 되고 있다. 테크니컬 리포트가 함께 공개되었기에 살펴보고자 한다. 개인적으로는 데이터 수집 및 필터링 부분에 관심을 가지고 읽어봤다.Qwen은 새로운 이미지 생성 및