🟣 Intro 대표적인 generative model의 첫 번째 시리즈인 VAE에 대해서 정리해보려고 한다. ⚪ VAE (Variational AutoEncoder)란? VAE는 확률적 latent space를 학습하는 생성모델 (Generative Model) 이다. 기존의 AutoEncoder는 latent vector를 단순한 벡터로...

🔵 Intro 이번에 프로젝트#1이 킥오프되었다. 이 프로젝트는 AI허브 경구약제 데이터를 활용하여 object detection 수행하는 과제이며 가장 중점적인 요소는 협업을 수행하는 것이었다. 프로젝트 자체의 난이도가 높다거나 성능이 중요한 요소가 아니라 ‘협업’ 그 자체에 몰입해보는 것이다. 사실 딥러닝 과제를 혼자 해보았지 이렇게 팀으로 수...

🟣 Intro DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)은 현재 이미지 생성 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보여주는 모델 중 하나이다. VAE처럼 확률적 잠재 변수를 사용하고 GAN처럼 점진적으로 이미지를 생성하는 아이디어를 차용했지만, 훨씬 더 직관적이고 안정적인 프레임워크를 제시하기 때문에 현재 LLM 기반...

🟢 GAN(Generative Adversarial Network) GAN은 딥러닝 역사에서 중요한 패러다임을 제시한 네트워크이며 현재 산업에서 사용되는 generative model의 근간이 되는 수많은 이론을 탄생시킨 사건이었다. GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 딥러닝의 대가 이안 굿펠로우...

🟢 Fully Convolutional Networks(FCN) FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation), 2014 최초의 CNN 기반 세그멘테이션. FC layer 제거 → Conv만으로 dense prediction 가능 classification CNN → segme...

🟢 Semantic Segmentation이란 Semantic Segmentation은 이미지에 있는 모든 픽셀(pixel)을 특정 클래스로 분류(classification)하는 작업 ⚪ Computer vision에서 나오는 주요 task와 비교 Task 설명 출력 형태 ...

🔵 마크다운에 익숙해지면서 처음에 어색했던 markdown 문법이 깃헙 페이지, 주피터 노트북, 심지어 논문 작성용 $LaTeX$⭐에서도 쓰일 수 있다는 것을 알고 나서 조금 더 친해지기로 결심! 개인적으로 수식을 떼놓고 블로그 포스팅을 하려고 했는데 이 참에 쭈욱 정리해보고 적극적으로 수식을 활용해보고자 포스팅을 한다. ⚪ $LaTeX$랑 마...

🟣 Generative Model: 생성형 모델에 대해서 생성형 모델은 과거 VAE, GAN 등 딥러닝 역사에서 다양한 연구가 이뤄져 왔으며 현재 diffusion을 비롯한 LLM까지 AI 산업 전반에서 사용이 되는 중요한 모델이다. 과거 generative model과 GAN은 거의 동의어로 사용된 기억이 있는데, 최근 diffusion mode...

🟢 mAP(mean Average Precision)이란 ⚪ 모델의 성적표: mAP (mean Average Precision) Object Detection에서 표준⭐처럼 사용되는 지표 (1) IoU (Intersection over Union) 모델이 예측한 Bounding Box와 실제 정답 Bounding Box가 얼마나 잘 겹치...

🟢 YOLO(You Only Look Once) 모델의 주요 특징과 장점 ⚪ Object detection이란? Object detection = Classification + Regression ⚪ Object detection의 3대장: Faster R-CNN, SSD 그리고 YOLO 특징 Fa...