시리즈

논문 리뷰(Paper Review)

1.[CVPR 2017] Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

Extreme Inception의 약자로, 본 논문에서는 새로운 deep convolutional neural network 아키텍처를 제안함. Inception V3에 비해 더 나은 성능을 보여줌.

2022년 3월 30일

2.[NeurIPS 2015] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

Faster R-CNN 논문 리뷰. 기존의 R-CNN과 Fast R-CNN에 비해 훨씬 더 빠른 R-CNN으로 좋은 성능을 보임.

2022년 5월 10일

3.[ICML 2021] CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

지난 달에 열린 cvpr 2023에 다녀왔는데, accept된 논문들 중 VL 모델의 대부분 CLIP과 성능을 비교하는 것을 보았다. CLIP에 대해 간단하게 리뷰해 보고자 한다. 논문은 다음 링크에서 확인 가능하고, 아래 리뷰의 summary를 github에 정리해

2023년 7월 18일

4.[NeurIPS 2019] XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

이전에 읽었던 논문 리뷰 업로드..ㅎㅎ논문은 다음 링크에서 접할 수 있다!최근 양방향 컨텍스트에 대한 모델링이 가능해짐에 따라, BERT와 같은 Denoising auto-encoding 기반의 Pretrained 방식은 auto-regressive 기반의 Pretra

2023년 7월 19일

5.[CVPR 2017] Pix2Pix: Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks

Conditional GAN 중 가장 base가 되고 있는 pix2pix에 대해 리뷰해보았다. pix2pix는 Berkeley AI Research(BAIR) Lab에서 2016년에 처음 발표했고, cvpr에 accepted된 논문이다. 논문은 다음 링크에서 접할 수