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환영합니다. |
2021년 가을학기부터, 한국과학기술원 AI604: 컴퓨터 비전을 위한 심층학습 기법 수업의 수강생이 작성한 딥러닝 논문 리뷰를 공개합니다.
우리나라 딥러닝 학계 / 산업계 모두의 발전을 위해, 논문 리뷰는 주로 우리말로 작성될 예정이며, 특히 아직 한국어로 정리 / 작성된 리뷰가 없는 최신 논문에 우선순위를 두고자 합니다.
또한, 단순한 논문 정리를 넘어, 유익한 정보 및 노하우 / 코드 구현 기술 등을 널리 알리기 위해 다양한 형태의 자료를 제공할 것입니다.
더욱 더 정확한 내용을 전달하기 위해, 모든 글은 수강생 간의 동료 평가를 거칠 예정입니다.
모든 자료는 https://awesome-davian.gitbook.io/awesome-reviews 에서 확인할 수 있습니다.
From the fall semester of 2021, the reviews written by KAIST AI604: Deep Learning for Computer Vision class students will be available on the Internet.
The articles will be mainly written in the Korean language in order to contribute to the deep learning community of Korea.
Also, we will focus on the up-to-date papers, which are not reviewed or summarized in the Korean language yet.
We prepared several types of articles for high-quality content, and these will cover a detailed explanation of the paper, know-how on research, and implementation of algorithm / modules with line-by-line descriptions.
To deliver accurate information, all contents are peer-reviewed by the students.
All articles are available at https://awesome-davian.gitbook.io/awesome-reviews.
Paper review 는 어떤 논문의 문제 정의, 모티베이션 & 아이디어, 관련 연구, 방법론 & 알고리즘, 그리고 실험 & 결과 등을 직관적이고 자세한 예시를 들어가며 설명합니다.
Generally, Paper review explains a paper with intuitive and detailed example, and it covers problem definition, motivation & idea, related work, method & algorithm, and experimental result.
Author's note 는 특별한 종류의 논문 리뷰입니다.
각 리뷰의 글쓴이는 바로 해당 리뷰에서 다루는 논문의 저자 중 하나입니다!
저자로부터 직접 해당 연구의 아이디어, 방법론, 연구에서의 노하우를 배워보세요.
Author's note is a special type of paper review.
The writer of each article is one of the authors of the paper covered in that article!
Learn the idea, method, and know-how of the research directly from the author.
Dive into implementation 은 multi-head self-attention 같은 딥러닝 모듈, GradGAM 같은 알고리즘 등, 여러 논문에서 제시하는 방법론을 어떻게하면 실제 코드로 구현할 수 있는지를 자세히 설명하고자 합니다.
실제로 작동하는 PyTorch, TensorFlow, JAX 구현 을 자세한 주석과 함께 제공하여 각 방법론을 코드 레벨에서 이해할 수 있도록 도와주고자 합니다.
Dive into implementation aims to provide a detailed description of implementing a specific method.
A method can be deep learning module (e.g., a multi-head self-attention module), algorithm (e.g., GradGAM), etc.
This type of article helps the readers understand each method in code-level, by providing working PyTorch, Tensorflow, and JAX implementation with line-by-line comments.
이 프로젝트는 한국과학기술원 AI604: 컴퓨터 비전을 위한 심층학습 기법 수업의 강의자와 조교가 관리합니다.
The instructor and the teaching assistants of KAIST AI604: Deep Learning for Computer Vision class are in charge of this project.
주재걸 (Jaegul Choo) : Associate Professor, Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST (webpage)
박정훈 (Jeonghoon Park) : Ph.D. student, Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST (contact)
이상현 (Sanghyeon Lee) : Ph.D. student, Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST (contact)
박채훈 (ChaeHun Park) : Ph.D. student, Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST (contact)
조호준 (Hojun Cho) Ph.D. student, Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST (contact)
이 프로젝트는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 4.0 국제 라이선스를 사용합니다.
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