Yoon's blog

윈도우 os 로컬에서 갤럭시 Z플립 기기로 진행하였습니다. 환경 설정1. 안드로이드 스튜디오 설치 및 환경설정아래 링크에서 안드로이드 스튜디오 설치미디어파이프 llm inference 깃허브에서 사용한 Android Studio Hedgehog 버전으로 설치한다 아래 링크에서 안드로이드 스튜디오의 이전 릴리즈 버전들을 다운할 수 있다https://developer.android.com/studio/archive Android 스튜디오 다운로드 자료실  |  Android Studio  |  Android Developers이 페이지에는 Android 스튜디오 출시 관련 다운로드 자료실이 포함되어 있습니다.developer.android.com 경로 추가내 pc > 속성 > 고급 시스템 설정 > 환경 변수..

SimMIM: a Simple Framework for Masked Image Modeling2111.09886 (arxiv.org) 1. Introduction이 논문은 Masked Image Modeling(MIM)을 위한 간단한 프레임워크인 SimMIM을 제안한다. SimMIM 은 최근 제안된 관련 접근 방식들을 단순화하여, 블록 단위 마스킹이나 디스크리트 VAE 또는 클러스터링을 통한 토큰화 같은 특별한 설계를 필요로 하지 않는다는 점에서 차별점을 가진다. SimMIM은 입력 이미지의 무작위 마스킹과 직접 회귀를 통해 원시 픽셀 값을 예측하는데며, 이는 복잡한 설계를 가진 패치 분류 접근 방식과 유사한 성능을 보인다.  또한 가벼운 선형 계층 prediction head를 사용하여 이미지넷-1K ..

Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models1905.08233 (arxiv.org) 1. Introduction이 논문은 소수의 이미지 또는 단일 이미지에서 개인화된 사실적인 얼굴 영상을 생성할 수 있는 시스템을 제안한다. 얼굴 영상 생성의 전통적인 방법들에서는 특정 인물의 대규모 이미지 데이터셋을 필요로 한다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구는 퓨샷 학습을 사용해 소량의 이미지로도 신뢰성 있는 개인화된 얼굴 모델을 생성할 수 있는 모델을 제안한다. 논문에서는 사람의 얼굴은 특히 높은 사진적, 기하학적 복잡성을 가지기에 사용자가 작은 실수도 더욱 쉽게 인지할 수 있어 이를 극복하는 것이 중요하다는 점을 강조한다.2. Meth..

Playing Atari with Deep Reinforcement Learninghttps://arxiv.org/abs/1312.5602 Playing Atari with Deep Reinforcement LearningWe present the first deep learning model to successfully learn control policies directly from high-dimensional sensory input using reinforcement learning. The model is a convolutional neural network, trained with a variant of Q-learning, whose input is rawarxiv.org 1. Intro..

Continual Learning with Deep Generative Replayhttps://arxiv.org/abs/1705.08690 Continual Learning with Deep Generative ReplayAttempts to train a comprehensive artificial intelligence capable of solving multiple tasks have been impeded by a chronic problem called catastrophic forgetting. Although simply replaying all previous data alleviates the problem, it requires large memoryarxiv.org 1. Intro..

Relevance-CAM: Your Model Already Knows Where to Look https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Lee_Relevance-CAM_Your_Model_Already_Knows_Where_To_Look_CVPR_2021_paper.pdf Abstract 모델이 실생활에 적용되려면 모델의 결과를 분석/설명하는 것이 중요하다. 비전 영역에서 객체 감지 결과를 설명하는 방식으로는 Class Activation Mapping(CAM)이 주로 쓰이고 있다. 이 논문에서는 기존 CAM 방식들보다 발전된 Relevance-weighted Class Activation Mapping(Relevance CAM)를 제안한다. Re..

Scalable Diffusion Models with Transformers https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/html/Peebles_Scalable_Diffusion_Models_with_Transformers_ICCV_2023_paper.html ICCV 2023 Open Access Repository Scalable Diffusion Models with Transformers William Peebles, Saining Xie; Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2023, pp. 4195-4205 Abstract We explore a ..

DialogueRNN: An Attentive RNN for Emotion Detection in Conversations https://arxiv.org/abs/1811.00405 DialogueRNN: An Attentive RNN for Emotion Detection in Conversations Emotion detection in conversations is a necessary step for a number of applications, including opinion mining over chat history, social media threads, debates, argumentation mining, understanding consumer feedback in live conve..

BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3357384.3357895 BERT4Rec | Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management CIKM '19: Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management November 2019 3373 pages Copyright © 2019 AC..