이번 글에서는 A ConvNet for the 2020s 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2022년 1월 10일(Arxiv) Liu, Zhuang, Mao, Hanzi, Wu, Chao-Yuan, Feichtenhofer, Christoph, Darrell, Trevor, Xie, Saining. Facebook AI Research (FAIR), UC Berkeley 논문 2판 (2022년 3월 2일 개정, 이 글은 개정판을 기준으로 작성했다) 영문판 보기 요약 이 논문은 학습된...

This article explains the key points of Detecting Twenty-thousand Classes using Image-level Supervision. 2022-01-07 (arXiv) Zhou, Xingyi, Girdhar, Rohit, Joulin, Armand, Krähenbühl, Philipp, Misra, Ishan. Meta AI, The University of Texas at Austin Paper, version 3 (revised 2022-07-29; this review uses the revised version) Read this article in Korean Summary...

이번 글에서는 Detecting Twenty-thousand Classes using Image-level Supervision 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2022년 1월 7일(Arxiv) Zhou, Xingyi, Girdhar, Rohit, Joulin, Armand, Krähenbühl, Philipp, Misra, Ishan. Meta AI, The University of Texas at Austin 논문 3판 (2022년 7월 29일 개정, 이 글은 개정판을 기준으로 작성했다) 영문판 보기 요약 객체 탐지기는...

This article explains the key points of Treehouse: A Case For Carbon-Aware Datacenter Software. 2022-01-06 (arXiv) Anderson, Thomas, Belay, Adam, Chowdhury, Mosharaf, Cidon, Asaf, Zhang, Irene. University of Washington, MIT, University of Michigan, Columbia University, Microsoft Research Paper Read this article in Korean Summary Datacenter developers lack application-level tools to...

이번 글에서는 Treehouse: A Case For Carbon-Aware Datacenter Software 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2022년 1월 6일(Arxiv) Anderson, Thomas, Belay, Adam, Chowdhury, Mosharaf, Cidon, Asaf, Zhang, Irene. University of Washington, MIT, University of Michigan, Columbia University, Microsoft Research 논문 링크 영문판 보기 요약 데이터센터 개발자에게는 컴퓨팅에 드는 에너지와 탄소 비용을...