LPCV9 LPCV | 모델 학습시켜보기 본 모델 목표: 작고, export 잘 되고, AI Hub에서 compile 잘 되는 구조Image Encoder: MobileNetV3-Small 같은 경량 CNN + projection(Linear)Text Encoder: CLIP 토큰 임베딩 + 아주 작은 Transformer(1~2 layer) + projection(Linear) 임베딩 차원 D: 256 (더 빠름)단, 추후 정확도(Recall@10) 올리려면 512가 유리할 때가 많음. 2026. 2. 19. LPCV | 환경설정 1. 기본 준비Python 기본PyTorch 사용 경험기본적인 딥러닝 개념 (Tensor, 모델, 추론)Qualcomm AI Hub 회원가입 필수 소프트웨어1. Python 3.9 이상가상환경 사용 권장 (venv 또는 conda) 2. PyTorchpip install torch torchvision 3. ONNXpip install onnx onnxruntime 4. 가상환경 설정작업하려는 폴더에서 다음의 명령어를 입력해 가상환경 만들기python3.11 -m venv clipenvsource clipenv/bin/activatepip install torch torchvisionpip install onnx 설치 완료되면(clipenv) yourname@yourcomputer {폴더 이름} %이런식.. 2026. 2. 12. LPCV | Clip 모델 1. CLIP이란?CLIP: Contrastive Language–Image Pretraining 2021년 OpenAI가 발표한이미지와 텍스트를 함께 학습하는 멀티모달 모델이다. 기존 모델이 “이미지 → 정해진 라벨 분류”였다면,CLIP은 '이미지와 자연어 문장을 같은 의미 공간으로 매핑하는 모델'이다. 2. 왜 CLIP이 혁신이었을까? 기존 이미지 분류 방식: 고정된 클래스사람이 직접 라벨링“고양이 / 강아지 / 자동차” 하지만 현실 세계는 더 복잡하다. “노을이 지는 해변”“커피를 마시는 사람”“비 오는 날의 도심” CLIP은 이런 자연어 문장 자체를 이해한다. 즉, “이건 3번 클래스입니다” -> X “이 이미지는 ‘a cat sitting on a chair’와 가장 비슷합니다” -> O .. 2026. 2. 12. LPCV | Qualcomm AI Hub 1. Qualcomm AI Hub란? Qualcomm AI Hub는AI 모델을 퀄컴 모바일 칩셋에서 최적의 성능으로 실행할 수 있도록 변환·최적화해주는 플랫폼이다. 쉽게 말하면, “내가 만든 PyTorch 모델을 스마트폰에서 빠르게 돌아가게 바꿔주는 도구” 라고 보면 된다. 2. 왜 필요한가? AI 모델은 보통 다음 환경에서 개발된다: PyTorchTensorFlowGPU 서버 하지만 LPCVC 같은 대회는 모바일 칩셋 환경에서 실행된다. 그냥 모델을 옮기면: 느려짐 ❌배터리 많이 씀 ❌메모리 초과 ❌ 그래서 모바일 맞춤 최적화 과정이 필요하다. 그걸 해주는 게 Qualcomm AI Hub다. 3. 어떤 일을 해주는가? 1)모델 변환 (Conversion)PyTorch → ONNXTensorFlow .. 2026. 2. 12. LPCV track1 알아보기 https://lpcv.ai/2026LPCVC/introduction/ LPCV - Low Power Computer VisionThe Low Power Computer Vision workshop will discuss the state of the art of low-power computer vision, challenges in creating efficient vision solutions, promising technologies that can achieve the goals, methods to acquire and label data, benchmarks and mlpcv.ai 동기들과 LPCV에 참가하려고 한다. 학부 교수님의 도움도 받아딥러닝, 컴퓨터비전 관련해서 공부할 수 있는 아.. 2026. 2. 12. [25-26 동계 모각코] 4회차 목표환경설정 활동https://00ag.tistory.com/148 LPCV | 환경설정1. 기본 준비물필수 지식Python 기본PyTorch 사용 경험기본적인 딥러닝 개념 (Tensor, 모델, 추론) 필수 소프트웨어1. Python 3.9 이상가상환경 사용 권장 (venv 또는 conda) 2. PyTorchpip install torch torchvision 3. ONN00ag.tistory.com 마무리다음시간 - 모델 학습시키기 2026. 1. 29. 이전 1 2 다음
