AI38 [논문리뷰] GPT-1 논문 리뷰 GPT-1 논문 리뷰입니다.본 논문은 2018년도에 등장한 논문입니다.논문 : Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 저자 : Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans, Ilya Sutskever [1] Background 논문에서 Abstract 부분에 Unlabeled Data가 Labeled Data 보다 양이 비교할 수 없을만큼 많다고 주장합니다. 당연한 얘기죠. Labeled Data는 사람이 직접 라벨링을 해야 하니까 양이 적을 수밖에 없습니다. 또한 Labeled Data를 만들기 위해서 시간과 비용, 인력이 소요됩니다. 논문 저자들은 자연스럽게 Unlabeled Data를 언어 .. 2025. 1. 26. [논문리뷰] YOLO 논문 리뷰 YOLO 논문 리뷰입니다.본 논문은 2016년도에 등장한 논문입니다.논문 : You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 저자 : Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi[1] Background최근 몇 년 간 CV 분야에서 객체 탐지 기술이 눈에 띄게 발전해왔습니다. Object Detection, 객체 탐지란 Localization + Classification 의 개념으로어떤 객체가 어느 위치에 있는지 탐지하는 Task를 얘기합니다. 기존의 객체 탐지 Model 들은 주로 Classifier, 분류기를 기반으로 한 접근 방식을 사용해왔습니다. 대표적으로 DPM / R-CNN 등.. 2025. 1. 25. [논문리뷰] U-Net 논문 리뷰 U-Net 논문 리뷰입니다.본 논문은 2015년도에 등장한 논문입니다.논문 : U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation저자 : Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox[1] BackgroundDeep CNN Network는 CV Task에서 뛰어난 성능을 보여왔습니다. ImageNet 와 같은 규모 데이터셋의 등장과 함께 딥러닝의 성능이 크게 향상되었습니다. 이러한 CNN 은 보통 이미지 분류 작업에 쓰이는데, 의료 도메인에서는 이미지 분류만으로는 충분하지 않으며 이미지의 각 픽셀이 어떤 상태인지, 어떤 구조인지를 알아야 하는 경우가 많아 적용되기 힘든 문제가 있습니다. (이미지 내.. 2025. 1. 23. [논문리뷰] Faster R-CNN 논문 리뷰 Faster R-CNN 논문 리뷰입니다.본 논문은 2015년도에 등장한 논문입니다.논문 : Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 저자 : Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun [1] Background여느 Faster R-CNN 모델 리뷰와 동일하게 R-CNN, Fast R-CNN의 모델 구조와 문제점을 찍먹하고 Faster R-CNN 리뷰를 하겠습니다. Object Detection 그 전에 Object Detection Task에 대해 간단히 살펴보고 가겠습니다. 객체 탐지 Task는 말 그대로 이미지에서 객체가 어디에 있고, 그 객체가 .. 2025. 1. 20. [논문리뷰] ELMo 논문 리뷰 ELMo 논문 리뷰입니다.본 논문은 2018년도에 등장한 논문입니다. 논문 : Deep contextualized word representations 저자 : Matthew E. Peters , Mark Neumann , Mohit Iyyer , Matt Gardner, Christopher Clark∗ , Kenton Lee∗ , Luke Zettlemoyer [1] Background 본 논문은 Embeddings from Language Model 인 만큼 자연어를 임베딩하는 방법을 새롭게 제시하는 논문입니다. Word2Vec이나 GloVe 등 전통적인 단어 임베딩 방식은 고정된 벡터 형태로 단어를 표현하는 방식입니다. 단어를 고정된 벡터로 변환해 단어 간 유사성을 측정하거나 언어적 관계를 추론.. 2025. 1. 19. [논문리뷰] Attention 논문 리뷰 Attention 논문 리뷰입니다.본 논문은 2014년도에 등장한 논문입니다. 논문 : NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 저자 : Dzmitry Bahdanau Jacobs University Bremen, Germany KyungHyun Cho Yoshua Bengio∗ Universite de Montr ´ eal [1] Background 해당 논문은 제목에서 알 수 있듯이 신경망을 활용한 기계번역 Task에 집중하고 있습니다. 확률적 관점에서 번역은 목표 문장을 찾는 개념과 같습니다. 어떤 문장 x가 등장했을 때 조건부 확률을 통해 x 다음에 나올 확률이 가장 높은 문장 y를 생성하는 방식으로 진행되죠. .. 2025. 1. 16. [논문리뷰] MoblieNet 논문 리뷰 MobileNet 논문 리뷰입니다.본 논문은 2017년도에 등장한 논문입니다. 논문 : MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications저자 : Andrew G. Howard Menglong Zhu Bo Chen Dmitry Kalenichenko Weijun Wang Tobias Weyand Marco Andreetto Hartwig Adam 합성곱 신경망 모델은 AlexNet 이후로 CV 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 그리고 더 높은 정확도를 달성하기 위해 깊고 복잡한 네트워크를 설계하는 것이 일반적인 추세입니다. 그러나, 이러한 정확도 향상은 네트워크를 크기와 속도 측면에서 항상 효율적으로 만.. 2025. 1. 12. [논문리뷰] SPPNet 논문 리뷰 SPPNet 논문 리뷰입니다.본 논문은 2014년도에 등장한 논문입니다. Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 저자 : Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun [1] Introduction이번에 소개할 논문은 SPPNet 입니다. 여기서 SPP란? Spatial Pyramid Pooling 을 의미합니다. 그리고 논문 제목에서 알 수 있듯이 Deep 합성곱 신경망에서 SPP를 사용했다고 하는데, 저 SPP가 뭔지 알아보는 것이 본 논문의 핵심이라고 할 수 있겠습니다. 일단, SPPNet이 등장한 배경부터 알아보겠습니다. SPPNet 등장 배.. 2025. 1. 8. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형
