DINOv2·DINOv3 정리: 자기지도 학습 비전 파운데이션 모델과 그램 앵커링의 역할
정답 레이블 없이 학습하는 비전 파운데이션 모델 DINO 시리즈를 다룬 국내 대학 세미나입니다. DINOv2의 데이터 큐레이션과 손실 설계부터, 모델을 키울수록 조밀 특징이 무너지던 문제와 DINOv3의 그램 앵커링까지 짚습니다.
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CNN 멀티스케일 원리 정리: 계층적 특징, U-Net 스킵 연결, 피처 피라미드 네트워크
합성곱 신경망이 크기가 제각각인 물체를 모두 인식하는 비결은 계층적 특징에 있다. LeNet에서 AlexNet으로 이어진 흐름과 함께 앵커 박스, U-Net 스킵 연결, 피처 피라미드 네트워크가 이를 어떻게 보완하는지 정리했다.
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