Published on2026년 3월 17일컴퓨터 비전 완전 정복: CNN부터 ViT, YOLO, Stable Diffusion까지컴퓨터비전CNNYOLOViTStableDiffusionSAM2026-032026-03-17ResNet, EfficientNet CNN 아키텍처부터 YOLO 객체 탐지, SAM 세그멘테이션, Vision Transformer, Stable Diffusion 생성 모델까지 컴퓨터 비전 완전 정복 가이드입니다.
Published on2026년 3월 1일Vision Transformer(ViT) 논문 완벽 분석: 이미지 한 장은 16x16 단어의 가치가 있다vitvision-transformercomputer-visiontransformerimage-classificationpatch-embeddingai-papersdeep-learningself-attentionGoogle의 ViT 논문을 심층 분석한다. 이미지를 패치 시퀀스로 변환하는 혁신적 접근, Patch Embedding과 Position Embedding의 원리, CNN 대비 성능과 데이터 효율성 트레이드오프, 그리고 DeiT, Swin Transformer, BEiT 등 후속 연구까지 총정리한다.