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음성 도메인의 다양한 현실적인 문제들을 맞닥뜨릴수 있던 대회1. 대회 개요🔺 주제 : 생성 AI의 가짜(Fake)음성 검출 및 탐지🔺 기간 : 2024.07.01 ~ 2024.07.19🔺 참가자 : SW 중심대학 학생(58개교)에서 각 선발된 7팀(최대) 출전 , 총 872명, 219팀 참가학교에서 한 팀당 100만원을 내고 출전하는 대회라고 합니다..! 그래서 그런지 모집도 조심스럽게 조용히 됐습니다. 🔺팀원 구성: 인공지능 동아리 / CV 연구실에서 만난 교내 학부생 4명작성자는 팀원으로서는 팀장을 돕기 위해  회의 / 자료 등을 기록하고 소통을 맡았습니다 :-)  해당 대회는 아쉬움이 남아 후기는 간단하게 회고하겠습니다 .링크 : https://dacon.io/competitions/offi..

한국어 LLM을 경험해볼 수 있고 과제가 재밌었던 대회1. 대회 개요 국립 국어원에서 주최하는 대회로 , 제가 듣기론 매년 진행한 것으로 알고 있습니다.과제 유형은 매년 바뀌는 것 같습니다.데이콘에서 진행하는 대회와 형식은 유사하며 하루 5회 리더보드 제출이 가능했습니다. 한가지 특이한 조건이  - 개발한 모델은 RTX 4090 24GB 1개에서 구동 가능하여야 한다. 였습니다.  두가지 과제가 있는데 , 맥락 추론 과제(데이터 증강 불가)에 참여했습니다. 🔺 팀원 구성팀장 : 비전공 학부생(이시지만 뛰어나셨던 ..)팀원 : 관련 전공 학부생 3명 🔺 진행 기간 : 0724 ~ 0823 (약 한달) 다른 대회에 집중하고나서 일정을 맞춰서 기간이 3주 줄어든걸 팀원끼리 많이 아쉬워하며 끝냈습니다.ㅠㅠ?..

1. 코랩 개발로는 딥러닝 개발에 한계가 있을때2. 채용 조건에 AWS , GCP 클라우드 서비스 경험 우대더보기Reference1. GCP GPU 설정부터 드라이버 설치까지 2. VScode SSH 설정3. miniconda 설치4. GCS에서 compute engine 으로 파일 전송5. gpu 할당량 증가 요청  🙇‍♀️ 안녕하세요 ! 위의 Reference들과 공식문서를 참고하여  GCP에서 딥러닝 개발(Computer vision 졸업 프로젝트 / llm 대회)을진행했습니다.Reference대로 따라가되 , 마주치는 에러는 제 상황에 맞게 수정했음을 알려드립니다 ~  제가 생각하는 큰 단계는 다음과 같습니다.GCP 인스턴스 설정 ▶️ Vscode SSH 접속 ▶️ miniconda 설치 ▶️ ..

https://github.com/astra-vision/PODAMultimodal 논문 리뷰 및 구현 스터디에서 선정한 Visual Prompting 논문입니다.성능 개선을 위한 시각으로 꼼꼼하게 읽었습니다!  서론📝 Abstract & Introductionsemantic segmentation 분야에서 domain adaptation대상 도메인 이미지 필요 x, PIN을 이용한 zero-shot 수행▪️ Problem : 도메인 적응은 컴퓨터 비전에서 광범위하게 조사되었지만, 1) 여전히 훈련에 대상 이미지에 액세스해야합니다. ( 타겟 데이터 수집의 어려움)2) 분포가 다른(out-of-distribution) 데이터에서는 성능이 급격히 떨어지는 문제가 있습니다.  ▪️  Contribute  :..