Author: 신 정민
SmolVLM: Redefining small and efficientmultimodal models
이번에 소개드릴 논문도 어쩌다보니 VLM 관련 논문입니다. 근데 이제 efficiency를 고려한. 무언가 의도한건 아니지만 자꾸 효율성을 강조하는 논문들을 찾아읽게되는 것 같네요 허허. 해당 논문은 아직…
VIRAL: Visual Representation Alignmentfor Multimodal Large Language Models
이번에 소개드릴 논문은 Multimodal Large Language Model(MLLM)에 대한 분석 실험을 한 논문으로 카이스트에서 작성한 논문입니다. 아직 어디 게재된 것 같지는 않고 arxiv만 올라온 논문이긴 합니다….
[CVPR2024] MobileCLIP: Fast Image-Text Models through Multi-Modal Reinforced Training
이번에 소개드릴 논문은 CVPR2024에 게재된 MobileCLIP이라는 논문입니다. 지난주에 리뷰한 논문도 애플에서 쓴 논문이고 지금 소개드릴 논문도 애플의 논문입니다. 애플이 2023년도에 CVPR이었나 탑티어 학회에서 FastViT라는 논문을…
[ICCV2023] Reinforce Data, Multiply Impact: Improved Model Accuracy and Robustness with Dataset Reinforcement
이번에 소개드릴 논문은 2023 ICCV에 게재된 논문으로 애플에서 쓴 논문입니다. 원래는 애플에서 MobileCLIP2가 나왔다는 소식을 듣고 해당 논문을 읽으려고 했는데, 해당 논문에서 Reinforced training이라는 기법을…
[ICCV2025] FlashDepth: Real-time streaming Video Depth Estimation at 2K Resolution
이번에 소개드릴 논문은 Video Depth Estimation 논문입니다. 근데 이제 고해상도에 빠른 추론 속도를 곁드린. 보통 Depth estimation은 단일 프레임에 대해서 입력으로 하는 경우가 대부분이고 종종…
DINOv3
이번에 소개드릴 논문은 최근에 공개된 DINOv3 입니다. DINOv2가 CV에서 엄청난 파급력이 있음은 잘 알려져있지만 그렇다고 이번에 새로 나온 DINOv3 논문 제목이 추가적인 부연 설명이나 내용…
[ICCV2025] Mind the Gap: Aligning Vision Foundation Models to Image Feature Matching
이번에 소개드릴 논문은 ICCV2025에 게재된 논문으로 feature matching task를 다루고 있습니다. 제가 예전에 homography estimation 논문을 작성할 때 feature matching 방법론들 논문을 종종 보곤 했었는데…
[CVPR2025] NVILA: Efficient Frontier Visual Language Models
오늘 소개드릴 논문은 CVPR2025에 게재된 NVIDIA 논문이고 제목에서도 보시면 아시다시피 효율적인 VLM을 만드는 방법에 대해서 소개하는 논문입니다. 근데 제가 논문을 검색해서 찾을 때는 CVPR 포멧이…
[CVPR2025] GeoDepth
이번에 리뷰로 작성할 논문은 CVPR2025에 게재된 GeoDepth라는 논문이며, 해당 논문은 self-supervised monocular depth estimation task를 다루고 있습니다. Intro 지난번 리뷰에서도 마찬가지로 self-supervised monocular depth estimation(SDE)는…
[2025 TCSVT] MonoDiffusion: Self-Supervised Monocular Depth Estimation Using Diffusion Model
이번에 소개드릴 논문은 self-supervised monocular depth estimation 쪽 논문입니다. 해당 task로 논문을 쓰고 있어서 당분간 주기적으로 해당 분야의 최신 논문 리뷰를 작성할 것 같네요. self-supervised…
안녕하세요 태주님 댓글 감사합니다. 답변을 드리자면, A1. 저자가 real data 수를 바꿔가며 실험을 진행할 때, Real data가 150개일땐 Real data…