johyeongseob's Blog

3개월간의 Google Summer of Code (GSoC) 프로그램이 9월 12일을 기점으로 종료되었다. 기여자의 활동은 8월 24일을 deadline으로 결과물을 제출하고, 멘토의 경우 9월 1일까지 Pass 여부를 회신해야 한다. 그리고 9월 10일 (한국시간으로는 9월 10일에서 11일로 넘어가는 자정)에 Wrap up 미팅을 가졌다. Wrap up 미팅에서 흥미로운 사실을 전해들었다. 전체 지원자들 중 820명이 통과 (Passed)된 상태이고 287명이 연장/진행중이라고 한다. 그럼 나머지 35명은 아마 중도 포기가 아닐까 싶다. (1부작 지원자 수 참고) 이후에는 Lightning Talk 이라고 전체 GSoC 기여자 중 3분동안 자신의 프로젝트를 발표할 기회를 가질 수 있는 세션이 따..

올해 Google Summer of Code (GSoC)을 너무 재밌게 해서 비슷한 유급 멘토링 오픈소스 프로그램을 찾아봤습니다. 일정의 차이는 있지만 매년 정기적으로 열리는 메이저 OSS 유급 프로그램은 크게 세 가지 입니다.Google 의 Summer of CodeMajor League Hacking 의 MLH FellowshipLinux Foundation의 LFX MentorshipGSoc이 매년 5월 25일 ~ 8월 24일에 이루어져서 끝날 때즈음, MLH Fellowship을 신청하였습니다. 하지만 아쉽게도 이번 가을 시즌에는 아시아 지역의 멘토가 없어서 자동 탈락이 되었습니다. (아래 전문 참고)그래도 이번 10월에 개최되는 Hacktoberfest가 있어서 여기에 참여해보고자 합니다. 그리..

RT-1 홈페이지: https://robotics-transformer1.github.io/학습 데이터셋: https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/fractal20220817_data?hl=ko 초록 대규모의 데이터셋으로 학습한 지식을 이용한 (Transfer Knowledge) 머신러닝 (CV, LLM 등)은 일반화 능력을 갖게 되었다. 하지만 로보틱스 분야에서는 real-world 로봇 데이터의 부족으로 일반화된 Foundation model이 부족하다. 저자들은 높은 표현력을 가진 Transformer 아키텍처를 기반으로 대규모 로보틱스 데이터를 효과적으로 학습할 수 있는 로보틱스 모델 (RT-1)을 제안한다. 서론 종단 간 (end-to-end) 로봇 학습은..

2026 Google Summer of Code (GSoC)에서 contributor로 활동을 수행한 지, 절반이 지났다. 처음 2주간은 Intel사의 서버를 지원받고, 프로젝트 셋팅* 하느라 시간이 금방 가벼렸다.* https://github.com/intel/predictive-maintenance-pipeline GitHub - intel/predictive-maintenance-pipelineContribute to intel/predictive-maintenance-pipeline development by creating an account on GitHub.github.com이후 해당 프로젝트에 대해 기여를 시작하였다. 메인 멘토 (Rohit) 로부터 받은 초기 활동 내용은 총 3개의 Tas..

감사하게도 2026 Google Summer of Code (GSoC)에 Contributor로 참석하게 되었다.프로젝트 정보: https://summerofcode.withgoogle.com/programs/2026/projects/yvVZsgrT Google Summer of CodeGoogle Summer of Code is a global program focused on bringing more developers into open source software development.summerofcode.withgoogle.com 내가 신청한 프로젝트의 기관은 Intel OpenVINO이다. 이전 회사에서 인턴으로 edge device에 VLM 모델을 배포하는 직무를 수행하면서 ONNX나 Ope..

논문: https://arxiv.org/abs/2312.16886저자: Xiangxiang Chu¹ , Limeng Qiao¹, Xinyang Lin¹, Shuang Xu¹, Yang Yang¹³, Yiming Hu¹, Fei Wei¹, Xinyu Zhang¹, Bo Zhang¹, Xiaolin Wei¹, Chunhua Shen²**¹ Meituan Inc. ² Zhejiang University, China ³ Dalian University of Technology, China * Work done as an intern at Meituan깃허브: https://github.com/Meituan-AutoML/MobileVLMSummarizationMobileVLM is a lightweight mul..

논문: https://arxiv.org/abs/2303.05499ECCV, 2024, IDEA-ResearchKeywords: Object Detection, Image Grounding, Multi-modal learningLet us first see the title. (Because The title encapsulates the core idea of the paper!)0.a. Marrying DINO with Grounded Pre-Training: Pre-training DINO (an object detector) to get grounding capability. - The meaning of “Ground”(noun) ****the surface of a planet(verb) to ..

논문: https://arxiv.org/abs/2302.13971저자: Hugo Touvron*, Thibaut Lavril*, Gautier Izacard*, Xavier Martinet Marie-Anne Lachaux, Timothee Lacroix, Baptiste Rozière, Naman Goyal, Eric Hambro, Faisal Azhar, Aurelien Rodriguez, Armand Joulin, Edouard Grave* , Guillaume Lample** Equal contributionGroup: Meta AI깃허브: https://github.com/facebookresearch/llama0. 초록 저자들은 다양한 크기 (7B-65B)의 파운데이션 언어 모델, LLaMA..

이 문서는 PyTorch 프레임워크와 CPU 엔진을 기준으로 작성하였습니다.Github: https://github.com/onnxONNX Runtime document ONNX RuntimeONNX Runtime is a cross-platform machine-learning model acceleratoronnxruntime.ai Inference PyTorch Bert Model with ONNX Runtime on CPU onnxruntime/onnxruntime/python/tools/transformers/notebooks/PyTorch_Bert-Squad_OnnxRuntime_CPU.ipynb at main · microsoft/onnxruONNX Runtime: cross-platform..

이 문서는 PyTorch 프레임워크와 CPU 엔진을 기준으로 작성하였습니다.Github: https://github.com/onnxONNX Runtime document ONNX RuntimeONNX Runtime is a cross-platform machine-learning model acceleratoronnxruntime.aiWelcome to ONNX RuntimeONNX Runtime (ORT)은 cross-platform 머신러닝 모델 추론 엔진 (accelerator) 이다. ORT는 PyTorch, Tensorflow/Keras, scikit-learn 등 다양한 프레임워크에서 학습된 모델을 ONNX 형식으로 변한하여, 이를 더 빠르고 효율적으로 추론하도록 도와주는 최적화된 runtim..