신 정민 – Page 15 – Robotics and Computer Vision Lab

이 상인 on [arXiv 2025] [CLS] Attention is All You Need for Training-Free Visual Token Pruning: Make VLM Inference Faster06/30/2025
안녕하세요. 리뷰 읽어주셔서 감사합니다. 아, 네 제가 여태 몇 번 리뷰와 세미나를 이 주제로 하며 새로운 Pruning 전략이 아니면 짚고…
이 상인 on [arXiv 2025] [CLS] Attention is All You Need for Training-Free Visual Token Pruning: Make VLM Inference Faster06/30/2025
안녕하세요. 리뷰 읽어주셔서 감사합니다. 제 생각컨데, 데이터셋 기반의 분석에 편향등의 오류가 분명 있을 수 있습니다. 또, 아래 주영님의 질문처럼 특정…
이 상인 on [arXiv 2025] [CLS] Attention is All You Need for Training-Free Visual Token Pruning: Make VLM Inference Faster06/30/2025
안녕하세요. 리뷰 읽어주셔서 감사합니다. 우선, 질문에 대해 전적으로 동의합니다. 저도 Task-specific relevance라는 점을 대응하기 위해서는 Text-relevance해야한다고 생각합니다. 우선 현재의 벤치마킹은…
신 정민 on [AAAI 2025] Zero-shot Depth Completion via Test-time Alignment with Affine-invariant Depth Prior06/30/2025
하이요. 여기가 댓글 맛집이라고 해서 댓글 남깁니다. 리뷰 내용 초반부에 "센서마다 각기 다른 한계점을 갖고 있기 때문입니다. 예를 들어 LiDAR는…
신 정민 on [arXiv 2025] [CLS] Attention is All You Need for Training-Free Visual Token Pruning: Make VLM Inference Faster06/30/2025
하이요. 제가 이전에 pruning 리뷰들을 챙겨보지 못해서 그런지 리뷰 내용 중 이해를 못한 부분이 있어서요. 결국 pruning에서 중요한 것은 어떤…

Author: 신 정민

[NIPS2015] Faster R-CNN : Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

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