수식 옮겨 적기최근 찾은 곳 (달마다 횟수 제한 잇어서 계정 2개만듦) https://snip.mathpix.com/https://editor.codecogs.com/https://atomurl.net/math/ pdf 옮기기 엔터 지우기 https://removelinebreaks.net/번역기 1) https://papago.naver.com/번역기 (가끔 표 넣음) 2) https://translate.google.com/번역기 + 설명 https://chatgpt.com/pdf 리더는 주로 웹에서 보거나 adobe acrobat을 쓴다.

ProCa는 shared class detection 이라고 해서 positive negative라는 샘플연결짓기 (self supervised에서 나오는 개념있음) 를 했음 이것은 PLDCA논문에서 pseudo labeling을 통해 라벨을 classificaqtion 했던 것과는 전혀 다른 접근 법임. 근데 ProCA에서도 prototype memory bank에 넣는 과정에서 pseudo-labeling하네 ? ProCa에서 가진 shared class detection 모듈이 PLDCA에서는 무시되었음. 왜 무시했을까? 필요가 없으니까 했겠지? 그리고 PLDCA논문에서는 ProCa가 catastrophic forgetting 이슈를 완화시켰지만 biased source knowledge로 야기된 ..
미촤버리겠다 낮에는 공사 뚱땅꺼리는 소리들리고 저녁에서 밤에는 윗층 음악소리 넷플릭스 두둥소리 들림 이사첫날부터 알람 30분넘게 안 끌때 계약연장하지 말았어야 했는데 그 때까지만해도 일다닐 때라 그냥 내가 일찍 일어나면 된다는 식으로 나이브하게 생각한 것 같다. 앞으로 여생동안 내가 살 거주지는 무조건 차음 방음 꼼꼼하게 확인해야지.. 물빠지고 습기차고 햇볕들고 벌레 없고 치안좋고 역가깝고 집주인 성격이 그냥저냥 괜찮아도 사람의 인생이라는 것은 상당히 섬세하기 때문에 몇가지라도 채워지지 않으면 쉽게 미쳐버린다. 여태까지 집중못하다가 이제 윗층 코골고 자기 시작해서 논문보기 시작함..

선정이유 : few-shot one-shot등에 관심 있던 와중에 one-shot으로 찾았는데 이게 제일 눈이 띄었다. This paper proposes a zero-shot domain adaptation method based on diffusion models, called ZoDi, which is two-fold by the design: zero-shot image transfer and model adaptation. 1st : 기성의 diffusion model을 활요해 source이미지의 domain을 target도메인으로 transfer하여 대상과 같이 합성한다. stochastric inversion 을 활용한 layout-to-image diffusion model을 이용해 레이아..
요약이 전혀 안된 것 같다.. :3
수업이 어렵고 교수님께서도 설명이 그렇게 친절하지 않은데, 녹음해서 들어보니 같은 내용을 몇 번이고 다르게 설명해 주고 계시다는 걸 깨달았다. 그게 엄청 따뜻하게 느껴졌다. (ㅋㅋㅋ) 지나고 나니 봄이었다 뭐 이런 느낌이었음. https://darkpgmr.tistory.com/62 베이즈 정리, ML과 MAP, 그리고 영상처리 고등학교 수학에서 조건부 확률이라는 걸 배운다. 그런데 그게 나중에 가면 베이지안 확률이라는 이름으로 불리면서 사람을 엄청 햇갈리게 한다. 1. 베이즈 정리 베이즈 정리(Bayes's theorem) 또는 darkpgmr.tistory.com
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