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목록Artificial Intelligence/Paper Review (3)
Juni_DEV
[논문리뷰] TimeChat: A Time-sensitive Multimodal Large Language Model for Long Video Understanding
https://arxiv.org/abs/2312.02051이 논문은 긴 비디오 이해를 위해 특별히 설계된 TimeChat이라는 시간 민감형 다중모달 대형 언어 모델을 제안합니다. TimeChat은 두 가지 핵심 기능을 갖추고 있습니다. 첫째, Timestamp-aware frame encoder로 각 비디오 프레임의 시각적 콘텐츠와 타임스탬프를 결합합니다. 둘째, Sliding video Q-Former를 통해 다양한 길이의 비디오를 처리할 수 있도록 비디오 토큰 시퀀스를 생성합니다.또한, TimeChat의 명령 수행 능력을 향상시키기 위해 6개의 주요 비디오 작업을 다루는 12만 5천 개의 인스턴스를 포함한 명령 튜닝 데이터셋(TimeIT)을 구축했습니다.실험 결과, TimeChat은 제로샷 시간적 위..
[CNN, Tensorflow] LeNet-5 구현하기
이전 글에서 pytorch로 구현해봤으니 이번에는 tensorflow를 이용해서 Lenet-5를 구현해보자구현 완료한 Tensorflow LeNet-5 Codehttps://github.com/juni5184/Paper_review/blob/main/(tensorflow)lenet-5.ipynb GitHub - juni5184/Paper_reviewContribute to juni5184/Paper_review development by creating an account on GitHub.github.com(1) 필요한 라이브러리 importimport numpy as npfrom keras.utils.np_utils import to_categoricalfrom keras.models import ..
[CNN, Pytorch] LeNet-5 구현하기
논문에 나와있는 Lenet-5 구조Input Layer : 32x32C1 (Convolution) : 28x28x6S2 (Subsampling) : 14x14x6C3 (Convolution) : 10x10x16S4 (Subsampling) : 5x5x16C5 (Fully connection) : Layer 120F6 (Fully Connection) : Layer 84Output (Gaussian connections) : 10구조까지는 파악하겠는데 도무지 어떻게 시작해야 될지 모르겠다.다른 분이 작성한 코드를 보고 Colab 이용해서 공부하는 걸로 일단 노선 변경구현 완료한 Pytorch LeNet-5 Codehttps://github.com/juni5184/Paper_review/blob/main/(..