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논문읽기 - VGGNet
ILSVRC-2014 VGGNet은 특이하게도 ILSVRC-2014에서 우승을 한 모델이 아닌, 준우승을 한 모델이다. 그럼에도 불구하고 VGGNet이 우승 모델이었던 GoogLeNet보다 각광을 받은 이유는 구조의 간결함과 사용의 편이성으로 인해서라고한다. 또한 내
논문읽기 - GoogLeNet
ILSVRC-2014 GoogLeNet은 ILSVRC-2014 대회에서 우승한 모델이다. 이름이 왜 구글넷인가 했더니, 정말 구글이 만든 모델이었다. GoogLeNet의 논문의 이름은 "Going Deeper with Convolutions"이다. 논문이름에서 유추해
[논문 리뷰] R-CNN (Regions with CNN features)
RCNN은 컴퓨터비전에서 CNN을 사용한 obejct detection 기술 초기에 엄청난 영향을 미친 논문이다. 회사가 CNN 기반 비전기술로 이 논문의 영향이 있기에 읽게 되었다. 이 논문을 구체적으로 읽기보단 전반적인 시스템이 어떻게 돌아가는지에 대해 초점을 두고
논문읽기 - AlexNet
ILSVRC-2012 ILSVRC는 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge의 약자로 이미지인식 경연대회이다. 2010년부터 시작하였고, 이 대회에서 우승한 알고리즘들은 Computer Vision 분야에 큰 발전을
[Computer Vision] MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision
MLP-Mixerself-attention 만을 사용하고, Vit attention 부분을 mlp 만으로 할 수 있지 않을까?\-> 결과는 sota 까지는 아니지만 비교를 해볼만한 성능이 나온다는게 결론fully connect layer vs convolution la
VGGNet Paper Reading
VGGNET은 Layer 개수가 19개이다. CNN 망이 깊고 넓을 수록 성능이 더 좋아지지만, 문제는 학습이 어려워진다.
[Paper] Robust Real-Time Face Detection
한 기업의 코딩테스트 문제 중 논문의 한 부분을 구현하는 것이 있어 정리겸 포스팅한다. 논문 읽으러 가기~ 📖 나는 그 중 2.1 Integral Image 만 구현하면 되서 전체적으로 안읽고 대강 흐름대로 읽은 후 이 부분만 주의깊게 읽었다. 전체적인 시스템은
Periodic Resource Model for Compositional Real-Time Guarantees
PRM (Periodic Resource Model) 논문
The Rate Monotonic (RM) Scheduling Algorithm : Exact Characterization And Average Case Behavior
랩 몬스터 말고 레이트 모노토닉
DiffAugmentation 논문 정리
GAN을 학습시킬 때 제한된 양의 훈련 데이터가 사용될 경우, Discrimiator가 훈련 데이터를 기억하기 때문에 성능이 크게 저하되는 문제가 발생한다. 논문에서는 이를 해결하기 위해 실제 샘플과 가짜 샘플 모두에 다양한 유형의 augmentation을 적용하여 G
An Efficient Utilization Test for Scheduling Hard Real-Time Sporadic DAG Task Systems on Multiprocessors
Sporadic DAG Task에 대한 Lazy Cpath Policy Global EDF 상에서의 schedulability analysis
DAG Task Scheduling Algorithms for Heterogeneous Computing : HEFT, CPOP, HLBS
Heterogeneous System에서 DAG Task Scheduling 알고리즘인 HEFT, CPOP, HLBS에 대한 설명을 담은 두 논문에 대한 review
(작성중) [논문/구현] DenseNet (By Tensorflow 2)
설명할 시간도 없다. (존댓말할 시간도 없음) 논문을 간단히 보고, 구현을 바로 해 보자. (Tensorflow 2) 1. 들어가면서 DenseNet은 ResNet보다 더 적은 Parameter수를 유지하면서도, ImageNet에서 SOTA(State of the a