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My Vision, Computer Vision

[논문 리뷰/요약]MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear BottlenecksIn this paper we describe a new mobile architecture, MobileNetV2, that improves the state of the art performance of mobile models on multiple tasks and benchmarks as well as across a spectrum of different model sizes. We also describe efficient ways of apparxiv.orgAbstractMobileNet V1의 성능을 개선Object detection에 효율적인 적용 방법 SSDLite 소개Semantic seg..
Paper 2024. 4. 25. 14:06
[논문 리뷰/요약]MobileNetv1, MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications We present a class of efficient models called MobileNets for mobile and embedded vision applications. MobileNets are based on a streamlined architecture that uses depth-wise separable convolutions to build light weight deep neural networks. We introduce tw arxiv.org Abstract MobileNet 탄생 배경 : 모바일 및 임베디드 비전 응용 프로그램..
Paper 2024. 3. 29. 20:12
이미지에서 원하는 텍스트 뽑아내기, 이미지 캡셔닝 BLIP-2(Colab 가능)

LAVIS/projects/blip2 at main · salesforce/LAVIS LAVIS - A One-stop Library for Language-Vision Intelligence - salesforce/LAVIS github.com 이 글은 위 Github을 참고하여 작성했습니다. 본 글에서는 이미지 캡셔닝(Image2 Text) BLIP-2 모델 사용법을 알려드리려고 합니다. BLIP-2은 입력 이미지에 대한 Text를 출력해주는데, 사용자가 원하는 형태의 답변을 지정해 줄 수 있습니다. Google Colab T4(15GB) 환경에서 실행가능하며, 약 12GB 정도의 GPU memory를 사용합니다. 1. Install BLIP-2 패키지를 설치해줍니다. BLIP-2은 salesforc..
WorkPlace 2024. 3. 28. 15:40
이미지와 텍스트 유사도 측정하기, Open AI CLIP(Colab 가능)

GitHub - openai/CLIP: CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most relevant text snippet given an image CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most relevant text snippet given an image - openai/CLIP github.com 이 글은 위 Github을 참고하여 작성했습니다. 본 글에서는 Open AI의 CLIP 모델 사용법을 알려드리려고 합니다. CLIP은 이미지와 텍스트를 혼합하여 학습시킨 모델입니다. 이미지와 텍스트를 입력하면 이미지와 텍스트 간의 유사도를 출력해 줍니다. Google..
WorkPlace 2024. 3. 27. 20:03
[오류 모음]youtube-dl, pytube, youtube.py(NotFoundError, like_count, OSError)

1. youtube-dl 패키지 오류 ModuleNotFoundError: No module named 'youtube_dl' 혹은 ImportError: pafy: youtube-dl not found; you can use the internal backend by setting the environmental variable PAFY_BACKEND to "internal". It is not enabled by default because it is not as well maintained as the youtube-dl backend. 와 같은 에러가 발생하면 아래 명령어를 터미널에 실행 pip install youtube-dl 끝! 2. KeyError: 'like_count' youtube-d..
환경 설정 2024. 3. 25. 17:04
[논문 리뷰/요약]ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness

ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness Convolutional Neural Networks (CNNs) are commonly thought to recognise objects by learning increasingly complex representations of object shapes. Some recent studies suggest a more important role of image textures. We here put these conflicting hypotheses arxiv.org 이 논문은 기존의 CNN 모델이 질감, 형태 중 ..
Paper 2024. 3. 25. 15:50
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