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딥러닝

[논문 리뷰] JOSENet: A Joint Stream Embedding Network for Violence Detection in Surveillance Videos JOSENet: A Joint Stream Embedding Network for Violence Detection in Surveillance Videoshttps://arxiv.org/abs/2405.02961 JOSENet: A Joint Stream Embedding Network for Violence Detection in Surveillance VideosThe increasing proliferation of video surveillance cameras and the escalating demand for crime prevention have intensified interest in the task of violence detection within the research commu.. 더보기
[논문 리뷰] VadCLIP: Adapting Vision-Language Models for Weakly SupervisedVideo Anomaly Detection VadCLIP: Adapting Vision-Language Models for Weakly Supervised Video Anomaly Detectionhttps://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/28423 VadCLIP: Adapting Vision-Language Models for Weakly Supervised Video Anomaly Detection | Proceedings of the AAAI Conferen ojs.aaai.orgWu, P., Zhou, X., Pang, G., Zhou, L., Yan, Q., Wang, P., & Zhang, Y. (2024, March). Vadclip: Adapting vision-language model.. 더보기
[논문 리뷰] CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video ClipRetrieval 논문링크 CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip RetrievalVideo-text retrieval plays an essential role in multi-modal research and has been widely used in many real-world web applications. The CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), an image-language pre-training model, has demonstrated the power of visuaarxiv.orgClip의 경우 Image-Text 간의 유사도를 계산하는 방식일반적으로 Video Retrieva.. 더보기
[딥러닝] 이미지 인식, 분류, 분할 - 컴퓨터 비전 딥러닝에 관해 공부를 시작할때 가장 먼저 접하는 분야가 이미지 분류일 것이다. 가장 흔하게 연구에 사용하는 데이터셋인 MNIST나 CIFAR-10 같은 경우도 모두 이미지 분류에 속하는 것을 알 것이다. 이런 이미지 인식(Visual Recognition) 영역에 대해서 이야기 해보려 한다. 이미지 인식(Visual Recognition) 이전 글에서 인공지능의 시작과 발전에 대해 설명했었다. https://bigsong.tistory.com/43?category=986883 [인공지능] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대하여(역사) 인공지능이란 인공지능의 등장 인공지능이란 용어을 처음 사용한 존 맥카시(John McCarthy)는 인공지능을 'Intelligence한 기계를 만드는 과학, 공학'이라고 정.. 더보기
[인공지능] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대하여(역사) 인공지능이란 인공지능의 등장 인공지능이란 용어을 처음 사용한 존 맥카시(John McCarthy)는 인공지능을 'Intelligence한 기계를 만드는 과학, 공학'이라고 정의하였다. 순수하게 그 의미를 해석해보자면 인간의 지능과 유사한 능력을 가지는 기계를 만들어 내는 것이 초기 인공지능의 개념이었다고 할 수 있겠다. 그러나 여기서 인간의 지능과 유사한 능력을 가지는 즉, Intelligence한 기계를 어떻게 정의할 것인지 그 기준이 없기 때문에 모호해 질 수 밖에 없다. 이러한 상황 속에서 앨런 튜링은 인공지능의 기준선을 정하는 것보다는, 인간이 보기에 인간에 준하는 지능이 있는지에 초점을 두기로 하였다. 즉 앨런 튜링은 "마음과 지능, 인간다움의 본질에 대한 논의는 그만두고, 일단 이 시험을 통과.. 더보기

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