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    <title>Everyday Image Processing</title>
    <link>https://everyday-image-processing.tistory.com/</link>
    <description></description>
    <language>ko</language>
    <pubDate>Mon, 11 May 2026 18:01:37 +0900</pubDate>
    <generator>TISTORY</generator>
    <ttl>100</ttl>
    <managingEditor>Johns Hohns</managingEditor>
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      <title>Rethinking Mobile Block for Efficient Attention-based Models (ICCV2023)</title>
      <link>https://everyday-image-processing.tistory.com/705</link>
      <description>Background
최근 온디바이스 환경에서는 저장공간 및 연산량 제약이 큰 상황에서도 분류뿐만 아니라 검출과 분할 같은 dense prediction을 안정적으로 수행할 수 있는 경량 비전 모델이 요구된다. 기존 경량 CNN 계열은 MobileNet 계열의 depth-wise separable convolution과 MobileNetV2의 Inverted Residual Block (IRB)을 핵심 인프라로 삼아 파라미터와 FLOPs를 크게 낮춰왔다...</description>
      <category>Paper Review</category>
      <category>iccv</category>
      <category>ICCV2023</category>
      <category>International Conference on Computer Vision</category>
      <category>Meta Mobile Block</category>
      <author>Johns Hohns</author>
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      <pubDate>Sun, 21 Dec 2025 15:16:22 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>RestoreFormer: High-Quality Blind Face Restorationfrom Undegraded Key-Value Pairs (CVPR2022)</title>
      <link>https://everyday-image-processing.tistory.com/704</link>
      <description>Background
블라인드 얼굴 복원(Blind Face Restoration)은 다운샘플링, 블러, 노이즈, 압축 아티팩트 등 현실 세계에서 원인을 특정하기 어려운(unknown) 복합 열화가 섞인 입력으로부터, 고품질의 얼굴 이미지를 복원하는 과제다. 열화가 사전에 알려지지 않기 때문에 복원 자체가 매우 까다롭고, 단순히 손상된 입력만으로는 고품질 디테일을 안정적으로 되살리기 어렵다는 점이 반복적으로 지적되어 왔다. 그래서 기존 연구들은 복원 성능..</description>
      <category>Paper Review</category>
      <category>Computer Vision and Pattern Recognition</category>
      <category>CVPR</category>
      <category>CVPR2022</category>
      <category>Face Image Restoration</category>
      <category>RestoreFormer</category>
      <author>Johns Hohns</author>
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      <pubDate>Mon, 15 Dec 2025 11:01:03 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>[PML intro] Ch7 Linear Algebra (Sec.7.1 Introduction - 5)</title>
      <link>https://everyday-image-processing.tistory.com/703</link>
      <description>지난 포스팅의&amp;nbsp;[PML intro] Ch7 Linear Algebra (Sec.7.1 Introduction - 4)에서는 행렬을 몇 가지 중요한 성질들에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 기계학습 및 심층학습에서 자주 나오는 특별한 형태의 행렬들에 대해서 알아보도록 하겠습니다.&amp;nbsp;
&amp;nbsp;
1. 대각행렬 (Diagocal Matrix)
대각 행렬은 대각선 원소를 제외한 나머지 원소가 전부 0인 행렬을 의미합니다. 보통 $\mathbf{..</description>
      <category>인공지능/Probabilistic Machine Learning (intro)</category>
      <category>Ch7 Linear Algebra</category>
      <category>pml intro</category>
      <category>Sec.7.1 Introduction</category>
      <author>Johns Hohns</author>
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      <comments>https://everyday-image-processing.tistory.com/703#entry703comment</comments>
      <pubDate>Sun, 14 Dec 2025 16:13:49 +0900</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>[PML intro] Ch7 Linear Algebra (Sec.7.1 Introduction - 4)</title>
      <link>https://everyday-image-processing.tistory.com/702</link>
      <description>지난 포스팅의&amp;nbsp;[PML intro] Ch7 Linear Algebra (Sec.7.1 Introduction - 3)에서는 벡터와 행렬의 크기를 측정하는 방법인 노름(Norm)에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 행렬을 몇 가지 중요한 성질들에 대해서 알아보도록 하겠습니다.&amp;nbsp;
&amp;nbsp;
1. 정사각행렬의 트레이스 (Trace of a square matrix)
정사각행렬 $\mathbf{A} \in \mathbb{R}^{n \times ..</description>
      <category>인공지능/Probabilistic Machine Learning (intro)</category>
      <category>Ch7 Linear Algebra</category>
      <category>pml intro</category>
      <category>Sec.7.1 Introduction</category>
      <author>Johns Hohns</author>
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      <pubDate>Fri, 12 Dec 2025 10:24:12 +0900</pubDate>
    </item>
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      <title>VMamba: Visual State Space Model (NIPS2024)</title>
      <link>https://everyday-image-processing.tistory.com/701</link>
      <description>Background
딥 러닝 기반 시각 표현학습은 오랫동안 CNN과 Vision Transformer (ViT)라는 두 축을 중심으로 발전해왔습니다. CNN은 지역적인 패턴을 효율적으로 포착하는 대신 먼 거리에 있는 패치 간의 관계를 모델링하는 데에 한계가 존재한다. 반대로 ViT는 self-attention을 통해 전역적인 문맥 정보를 동적으로 통합할 수 잇지만 토큰 수에 대해 연산 복잡도 제곱으로 증가한다는 근본적인 병목 문제를 안고 있어 고해상도 ..</description>
      <category>Paper Review</category>
      <category>Mamba</category>
      <category>Neural Information Processing Systems</category>
      <category>NIPS</category>
      <category>NIPS2024</category>
      <category>VMamba</category>
      <author>Johns Hohns</author>
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      <comments>https://everyday-image-processing.tistory.com/701#entry701comment</comments>
      <pubDate>Thu, 11 Dec 2025 22:27:59 +0900</pubDate>
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