AI 57
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- 📝 TIFA: Accurate and Interpretable Text-to-Image Faithfulness Evaluation with Question Answering
- 📊 Evaluation Metrics in CIRR - CIRR분야의 Metrics 알아보기
- 🧠 OSrCIR: Reason-before-Retrieve for Composed Image Retrieval
- 🧠 [CIReVL] VISION-BY-LANGUAGE FOR TRAINING-FREE COMPOSITIONAL IMAGE RETRIEVAL : First Training Free on CIRR
- 🧠 CIRCO - Zero-Shot Composed Image Retrieval with Textual Inversion (ICCV 2023)
- 🧠 CIR - Composed Image Retrieval on Real-life Images : 이미지 탐색의 시작연구!!
- 🧠 FashionIQ - Fashion Image Retrieval with Natural Language: 패션 이미지 검색의 새로운 표준
- 👁️ MLLMs Know Where to Look: Training-free Visual Detail Perception
- 🧠 Notes-guided MLLM Reasoning
- 🚀Understanding Wikidata -무료료 wiki 데이터 활용하기!!
- 🧠Lost in the Middle - 긴 문맥에서 언어모델이 진짜 정보를 기억할까?
- [MLflow] LLM 프롬프트 엔지니어링 실험 관리하기 - 체계적인 프롬프트 튜닝과 결과 추적
- 🚀Understanding MLflow -MLOps의 필수 도구 MLflow 알아보기?!!
- 🚀 Transformer 파이썬으로 이해하기!
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- 🔗 Understanding GLIP - CLIP이해하기!!!
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- 📝Understanding CLIP4HOI - CLIP4HOI를 알아보자!!!
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- 🖥️ LoRA Hands-On Practice!! : LORA 실습!! with python
- 📝Understanding BLIP - BLIP 알아보기?!!
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- 🖥️ FG-Clip Practice!! : FG-Clip 실습!! with python
- 📝 LoRA: Low-Rank Fine-Tuning for Large Language Models - Understanding LORA- LORA 알아보기?!!
- 🖥️ SEEM Practice!! - SEEM 실습!! with python. gradio
- 📝 Understanding SEEM - SEEM(Segment Everything Everywhere All at Once) 알아보기!!
- 🖥️ Grounding DINO 1.5 Practice!! - Grounding DINO 1.5 실습!!
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- 🖥️ Video segmentation with Python using SAM2! - 파이썬 SAM2 실습 : 비디오에서 누끼따기!
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- AI에서 'Ground'란 무엇인가? Grounding DINO, Grounding SAM, 그리고 Grounded Affordance까지!
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- 📝 DINO: The Evolutionary Object Detection Model of DETR!! - DINO: DETR의 진화형 객체 탐지 모델!! (ICLR 2023)
- 🖥️ Object Detection with DETR! Python Practice!! - DETR을 활용한 객체 탐지! 파이썬 실습!!
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- 📝 Segment Anything, You are amazing! - 누끼의 괴물, SAM의 등장!! (ICCV, 2023)
- 📝 ViT, you can do greater things! - The emergence of DINO!! // ViT, 너는 더 큰일을 할수있어! - DINO의 등장!! (ICCV 2021)
- The Relentless Rise of Chinese AI Models!! A Look at Qwen3!! - 끝없는 중국AI모델의 발전!! Qwen3 살펴보기!! 🇨🇳🚀
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- On April 5th, 2025, Meta unveiled their next-gen multimodal AI model — Llama 4! 🦙🚀 - Meta에서 Llama 4 모델 공개!
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