논문리뷰 24
- AI 논문 그림, 한 번에 생성하면 왜 틀릴까? PaperBanana의 4단계 검수
- DiffuSeq는 왜 입력 문장에 Noise를 넣지 않을까? Partial Noising과 MBR
- MotionFollower는 GPU 메모리를 얼마나 줄였나: 42.6GB→9.8GB와 품질 지표 해석
- SWE-Lancer에서 AI는 100만 달러 중 얼마를 벌었나: $403K의 의미
- InternVideo는 생성, 판별 학습을 어떻게 합치나: MVM, VLC, CMA
- Soft Teacher는 라벨 1%에서 왜 강했나: Pseudo Label 신뢰도 설계
- MILS 톺아보기
- DEIM은 DETR 학습을 왜 줄이나: Dense O2O와 MAL
- 도로 위험물 데이터가 없을 때: HazardNet이 합성 장애물을 아무 곳에나 놓지 않은 이유
- StyleGAN 얼굴 편집에서 머리카락이 붙어 움직이는 이유: v1, v2, v3 변화
- 얼굴 인식이 자꾸 틀리는 이유: 검출, 정렬, FaceNet Triplet Loss 점검
- Grad-CAM은 CAM과 무엇이 다른가: GAP 없이 CNN 판단 영역 찾기
- EfficientDet은 왜 빠른가: BiFPN 가중치 융합과 복합 스케일링 핵심
- EfficientDet 전에 보는 EfficientNet Compound Scaling: 세 축을 함께 키우는 이유
- Deformable Convolution은 Offset을 어디에 더하나: DCN 수식 해설
- CornerNet은 Anchor 없이 박스를 어떻게 묶나: Heatmap, Embedding, Offset
- AutoAugment 정책은 무엇을 검색하나: 연산, 확률, 크기 30개 결정
- FPN의 Top-down, Lateral Connection은 멀티스케일 특징을 어떻게 살리나
- FSAF는 Anchor 없이 어떤 FPN 레벨을 고르나
- SSD는 왜 8,732개 Default Box를 쓰나: 멀티스케일 구조 계산
- Xception과 MobileNet은 Depthwise Separable Convolution을 어떻게 다르게 쓰나
- Deep SORT의 코사인 거리는 어디에 쓰일까: Feature Gallery와 추적 코드 흐름
- SORT가 빠른 대신 ID를 놓치는 이유: Kalman Filter와 Hungarian 매칭
- 짝지은 이미지 없이 스타일을 바꾸려면: CycleGAN 손실함수와 구현 핵심