ML 엔지니어가 자주 사용하는 디자인 패턴
ML 코드를 짜다 보면 처음에는 단순한 for문과 함수 몇 개로 충분해 보인다 하지만 실험 대상 모델이 늘어나고, 데이터셋이 많아지고, 추론 시간이 길어지고, […]
Author: Master
AP(Average Precision) 수식 없이 이해하기
컴퓨터 비전이나 머신러닝 모델을 다루다 보면 반드시 마주치는 평가 지표가 있습니다. 바로 AP(Average Precision)입니다. 단순히 ‘정확도’만 보면 될 것 같은데, 왜 복잡하게 […]
Training–Serving 관점에서 본 Feature Store: Tech 3사 구축 사례
머신러닝 엔지니어가 정리한 Feature Store 실무 이해 및 구축을 위한 참고 자료 1. Feature Store의 개념과 사용 목적을 제공함2. 오픈소스 프레임워크인 Feast의 […]
논문 리뷰 – Qwen3-VL Technical Report
Qwen3-VL 논문을 Video Understanding 관점에서 정리한 자료입니다. 혹시 피드백이나 문제점이 있으면 알려주시면 감사하겠습니다! – 논문: https://arxiv.org/pdf/2511.21631 Notion: [link]
논문 리뷰 – VideoCap-R1: Enhancing MLLMs for Video Captioning via Structured Thinking
VideoCap-R1 (arXiv) 논문을 정리한 자료입니다. 혹시 피드백이나 문제점이 있으면 알려주시면 감사하겠습니다! – 논문: https://arxiv.org/pdf/2506.01725v1 Notion: [link]
논문 리뷰 – Video Captioning and Summarization, and Their Evaluation Methods
Video Captioning & Summarization 논문과 관련 평가 지표를 정리한 자료입니다. 1. Progress-Aware Video Frame Captioning (CVPR 2025) [link]2. Video ReCap: Recursive Captioning of […]
논문 리뷰 – Chat-UniVi: Unified Visual Representation Empowers Large Language Models with Image and Video Understanding
Chat-UniVi (CVPR 2024) 논문을 정리한 자료입니다. 혹시 피드백이나 문제점이 있으면 알려주시면 감사하겠습니다! – 논문: https://arxiv.org/pdf/2311.08046 Chat-UniVi <PT 자료> <PT 자료 – PDF>
AnyAnomaly: Zero-Shot Customizable Video Anomaly Detection with LVLM (WACV 2026)
This research paper is accepted at the WACV conference in 2026. Title: AnyAnomaly: Zero-Shot Customizable Video Anomaly Detection with LVLMAuthors: Sunghyun Ahn*, Youngwan Jo*, Kijung […]
논문 리뷰 – Follow the Rules: Reasoning for Video Anomaly Detection with Large Language Models
AnomalyRuler (ECCV 2024) 논문을 정리한 자료입니다. 혹시 피드백이나 문제점이 있으면 알려주시면 감사하겠습니다! – 논문: https://arxiv.org/pdf/2407.10299 AnomalyRuler <PT 자료> <PT 자료 – PDF>
논문 리뷰 – Panda-70M: Captioning 70M Videos with Multiple Cross-Modality Teachers
Panda-70M (CVPR 2024) 논문을 간단하게 정리한 자료입니다. 혹시 피드백이나 문제점이 있으면 알려주시면 감사하겠습니다! – 논문: https://arxiv.org/pdf/2402.19479 Panda-70M <PT 자료> <PT 자료 – PDF>