분류 전체보기304 [2025-1] 전연주 - RePaint: Free-Form Image Inpainting with DDPM 논문 링크: 2201.09865저자: Andreas Lugmayr, Martin Danelljan, Andres Romero, Fisher Yu, Radu Timofte, Luc Van Gool소속: Computer Vision Lab, ETH Z¨ urich, Switzerland발행일: 2022 8월 31일1. AbstractFree-form Inpainting은 이미지에서 임의의 마스크 영역을 채우는 작업으로, 기존 방법들은 특정 마스크 분포에서 훈련되어 새로운 마스크에 대한 일반화가 어렵다. 또한, 기존의 픽셀 단위 및 perceptual loss 기반 방법은 의미론적으로 자연스러운 생성을 보장하지 못한다.본 논문에서는 RePaint를 제안한다.Denoising Diffusion Probabili.. 2025. 2. 14. [2025-1] 황영희 - U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation https://arxiv.org/abs/1505.04597 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationThere is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotatedarxiv.org1. U-Net 이란?이미지 세그멘테이션(Image Segmenta.. 2025. 2. 13. [2025-1] 임재열 - Hymba: A Hybrid-head Architecture for Small Language Models Hymba는 2024년 NVIDIA에서 제안한 모델입니다. [Hymba]https://arxiv.org/abs/2411.13676 Hymba: A Hybrid-head Architecture for Small Language ModelsWe propose Hymba, a family of small language models featuring a hybrid-head parallel architecture that integrates transformer attention mechanisms with state space models (SSMs) for enhanced efficiency. Attention heads provide high-resolution recall, whilearxiv.org*.. 2025. 2. 12. [2025-1] 김학선 - DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence IntroductionLLMs의 급속한 발전으로 인해 소프트웨어 개발 분야는 크게 변화했다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 LLMs의 주요 도전 과제는 오픈 소스 모델과 폐쇄형 소스 모델간의 성능 격차이다. 강력한 폐쇄형 소스 모델들은 외부의 접근이 제한되며, 독점적인 성격으로 인해 활용에 제약이 따른다. 이러한 도전 과제에 대응하기 위해 DeepSeek-Coder 시리즈를 제시했다.DeepSeek-Coder 시리즈Size: 1.3B ~ 33BVersion: Base, InstructPre-train data: Repository 수준에서의 학습 데이터를 구성(→ 교차 파일 이해 능력 향상)Pre-train processLoss: Next token predictionMethod: Fill-In-the.. 2025. 2. 12. 이전 1 ··· 25 26 27 28 29 30 31 ··· 76 다음
