전체 글14 AI 로 모션 영상도 간편하게, Kaiber.ai Youtube SHORTS, TikTok, 인스타 릴스 등 온라인에서 사용자의 영상 컨텐츠 소비가 증가하고 있습니다. 디지털 광고 업계에서도 이제 영상 광고는 선택이 아닌 필수입니다. 하지만 현실적으로 영상 제작은 전문적인 스킬과 비용이 많이 들어가는 작업입니다. 영상 수요에 비해 생산할 수 있는 산출물의 양은 부족한 상황입니다. AI 를 통해 콘텐츠 제작의 장벽을 낮추는 것은 이제 선택이 아닌 필수가 될 것입니다. 오늘 소개해드릴 서비스는 kaiber.ai 입니다. Kaiber.ai는 인공지능(AI) 엔진을 기반으로 텍스트, 비디오, 사진, 음악을 영상으로 바꾸어 주는 플랫폼입니다. 1. 영상 타입을 선택합니다. - Flipbook : 이미지 업로드. 3초~ 8분 영상 생성 가능. 음악 업로드 가능, .. 2024. 1. 6. 부트캠프 4개월 차의 부트캠프 선택 팁 여러 부트캠프를 지원하면서 고려하지 못했던 점을 이야기하는 게시글이다. 아직 코스를 수료하지 못했기에 참고 정도로만 보셨으면 한다. 1. K 디지털 트레이닝 부트캠프 중 많은 사람들이 고려하는 코스가 KDT(K-Digital Training) 일 것이다. KDT 는 디지털, 신기술 분야에서 핵심적인 역할을 담당할 인재를 양성하기 위해 고용노동부가 지원하는 훈련 과정이다. (1) 훈련비가 전액 지원되며 (2) 기업, 대학, 전문 훈련기관이 주최하며 (3) 비전공자도 디지털 & 신기술 분야로 취업 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. (4) 평균 6개월·주5일·8시간 씩 운영되는 집중 훈련과정이다. 제일 중요한 것. KDT 코스는 단 한 번만 참여 가능하다는 것이다. 어떤 부트캠프를 선택하는지가 정말, .. 2023. 10. 31. [YOLO X 공부] 논문 리뷰 (2) 논문리뷰 (1) 에서 이어짐. * 이 글은 공부하면서 메모하는 글으로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 정보 습득의 목적으로 읽기 적합하지 않습니다. Anchor-free YOLOv4 및 YOLO v5는 모두 앵커 기반 파이프라인을 따릅니다. 하지만 이에는 2가지 문제가 있습니다. 첫째, 훈련 전에 최적의 앵커 세트를 결정하기 위하 클러스터링 분석을 수행해야 합니다. 둘째, 앵커 기반 예측은 복잡성 증가로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 앵커 기반 매커니즘은 설계 매개변수를 줄여 검출, 트레이닝 및 디코딩 단계를 간소화하여 우수한 성능을 보입니다. 💡 공부 Anchor based model 과 Anchor free model 더보기 [anchor-free detectors] 앵커-프리 디텍션을 공부.. 2023. 10. 26. [YOLO X 공부] 논문 리뷰 (1) 팀 프로젝트로 YOLO X 논문 리뷰를 진행한다. 처음 해보는 논문 리딩이라 읽으면서 계속 번역도 하고, 관련 개념을 공부 중인데 쉽지 않다. 부족하겠지만 공부하는 내용을 조금씩 적어보면, 나 스스로도 더 이해가 가지 않을까. * 이 글은 공부하면서 메모하는 글으로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 정보 습득의 목적으로 읽기 적합하지 않습니다. YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 [링크] 1. Introduction 논문이 쓰여진 2021년은 YOLO v4, YOLO v5가 나온 이후이다. 이 시점의 주요 이슈는 아래 3가지였으나, YOLO v4, YOLO v5 가 anchor based detectors(앵커 기반 디텍터) 였기 때문에 YOLO 계열에 적용되지 못했다. (1.. 2023. 10. 26. 이전 1 2 3 4 다음
