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CodeEmporium
Python을 사용하여 GAN, transformer, LLM 등 ML/DL 개념을 기초부터 구현하며, 코드 중심의 설명과 실무 적용 사례를 다룹니다.
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17일 전
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수동 특징 추출을 몰아낸 딥러닝의 비전 역사
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21일 전
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픽셀 단위로 세상을 구분하는 법, 세그멘테이션의 진화
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24일 전
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Transformer가 CNN을 대체하지 못한 이유.
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28일 전
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ViT부터 RT-DETR까지, 트랜스포머의 비전 영역 확장.
1
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1달 전
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이미지 임베딩이 범용 AI의 핵심이 된 이유.
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1달 전
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CNN이 작은 물체와 큰 물체를 모두 놓치지 않는 이유
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1달 전
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R-CNN에서 RT-DETR까지, 객체 탐지 기술의 진화.
1
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1달 전
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라벨링 없이 이미지와 텍스트로 학습하는 CLIP의 비결.
2
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1달 전
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BERT부터 Stable Diffusion까지, 파운데이션 모델의 핵심 작동 원리
2
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1달 전
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DETR의 고질적인 학습 속도 문제, DEIM으로 해결하는 방법
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1달 전
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컴퓨터 비전의 판도를 바꾼 10가지 논문: LeNet부터 Stable Diffusion까지
3
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1달 전
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바운딩 박스 예측의 한계를 넘다: 객체 탐지 성능을 극대화한 D-FINE 모델
4
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1달 전
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CNN부터 트랜스포머까지, AI 모델은 어떻게 진화하고 확장되었나
5
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2달 전
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RNN과 LSTM의 한계를 넘어, 트랜스포머는 왜 지금의 구조가 되었나
2
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2달 전
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YOLOv10은 어떻게 NMS 없이 실시간 객체 탐지 끝판왕이 되었나
2
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4달 전
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OpenAI DALL-E는 어떻게 텍스트를 이미지로 바꿀까? dVAE와 Gumbel-Softmax의 비밀
2
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5달 전
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DALL-E는 어떻게 텍스트로 이미지를 만들까? 생성 AI의 뿌리, VQ-VAE까지 한 번에 이해하기
2
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5달 전
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모델 크기는 7%로 줄이고 속도는 2배 높이는 컨볼루션 최적화 기법
9달 전 발행
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5달 전
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작은 물체도 놓치지 않는 AI의 비결, FPN의 모든 것
9달 전 발행
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5달 전
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이미지도 텍스트처럼 처리한다? CNN을 뛰어넘는 Vision Transformer의 모든 것
8달 전 발행
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5달 전
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복잡한 객체 탐지를 Transformer로 단순화하다: DETR의 모든 것
8달 전 발행
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5달 전
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CNN을 뛰어넘는 비전 모델, Swin Transformer의 혁신적 아키텍처 분석
7달 전 발행
1
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5달 전
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텍스트와 이미지를 연결하는 혁신적 모델 CLIP의 모든 것
7달 전 발행
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5달 전
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거대 모델을 모바일에서? 성능은 유지하고 크기는 줄이는 지식 증류의 모든 것
5달 전 발행
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