DataScience

Ultralytics YOLOv8은Ultralytics 에서 개발한 YOLO(You Only Look Once) 객체 감지 및 이미지 분할 모델의 최신 버전입니다. YOLOv8은 이전 YOLO 버전의 성공을 바탕으로 새로운 기능과 개선 사항을 도입하여 성능과 유연성을 더욱 향상시키는 최첨단 SOTA(최신 기술) 모델입니다. https://docs.ultralytics.com/ YOLOv8 Docs Home Welcome to the Ultralytics YOLOv8 documentation landing page! Ultralytics YOLOv8 is the latest version of the YOLO (You Only Look Once) object detection and image segmen..

22분 짜리 영상을 1분으로 요약하는 ViT모델 데이터 데이터 분야 - AI 데이터찾기 - AI-Hub (aihub.or.kr) AI-Hub 샘플 데이터 ? ※샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며, 데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되 aihub.or.kr 학습모델 영상요약모델 - Google Drive 영상요약모델 - Google Drive 이 폴더에 파일이 없습니다.이 폴더에 파일을 추가하려면 로그인하세요. drive.google.com run import torch from training.summary.datamodule import SummaryDataset from transformers import..

Transformer 기존 sequence transduction model들은 인코더와 디코더를 포함한 복잡한 recurrent 나 cnn에 기반함 가장 성능이 좋은 모델 또한 attention mechanism으로 인코더와 디코더를 연결한 구조임 "Transformer" : 온전히 attention mechanism에만 기반한 구조. (recurrence 나 convolution은 사용하지 않음) - 더 parallelizable하고, 훨씬 적은 학습 시간이 걸림 Vision Transformer Transformer 가 원래는 언어 모델인데 언어모델에 이미지를 분할해서 input으로 넣어준게 Vision Transformer입니다. 줄여서 ViT라고 합니다. ViT의 특징 - 기존 CNN 기반 SO..