Team DCVS

• 저희는 DCV LAB 과 Smilegate 를 합친 Team DCVS 입니다.
• DCVS 의 의미는! 이번 SmileGate, Future lab 과 함께 프로젝트를 잘 해내겠다는 의지가 담겨있는 이름입니다.

DCV LAB 소개

저희는 모두의연구소에 소속해 있는 Deep Computer Vision LAB입니다.🤗

• 주요 활동은, 인공지능 분야 CV(Computer Vision)을 탐구해보고, 연구해보는 LAB 입니다.

• DCV 활동 기록

연구원 소개 및 AI창작자로서 이루고 싶은 최종목표

• 🤗 박상필

  사람들의 일상속에 편리함을 가져다주는 AI를 만들고 싶습니다. 세계적인 기업 질레트도 무뎌진 면도날만 편하게 갈고 싶어서 탄생하였습니다. 현재는 가사일만 봐도 빨래부터 시작해서 요리까지 거의 모든 일을 사람이 하고 있습니다. 이런 귀찮은 일은 AI가 도맡아서 하고 사람은 창조적 활동에 전념할 수 있게 하고 싶습니다.

• 🤗 이정우

  저는 항상 새로운 지식과 기술을 탐구하고 활용하는 것에 큰 흥미를 느꼈습니다. 이러한 학문과 기술이 사람들에게 도움을 주며 사회에 기여할 때 진정한 가치가 있다고 늘 생각해왔습니다. 제가 직접 연구를 통해 만든 인공지능 결과물들이 인간의 삶을 향상시키는 데 사용되며, 인공지능 기술이 사회 문제 해결에 이바지하도록 하고 싶습니다.

• 🤗 이효원

  AI를 통해 사회의 크고 작은 어려움과 문제점들을 해결하고 싶습니다. 인공지능에 대한 저의 관심 또한 우리 사회의 주요한 문제 중 하나로부터 시작했으며, 이를 해결하기 위해 인공지능 공부를 시작했습니다. 이처럼, 인공지능을 활용해 여러 사회 문제들에 기인한 프로젝트를 진행하며 보다 더 편리하고 나은 사회를 만드는 데 일조하고 싶습니다.

• 🤗 조현욱

  저의 최종목표는 인공지능을 통합한 부드럽고 유용한 로봇 시스템을 개발하는 것입니다. 컴퓨터 비전 인공지능 연구를 통해 정확성과 실시간 처리를 개선하고, 다양한 분야에 적용하여 사회에 긍정적인 영향을 줄 수 있도록 노력하고 있습니다. 또한, 윤리적인 측면을 고려하여 안전하고 공정한 인공지능 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

• 🤗 하규영

  인간과 AI가 조화롭게 어우러지는 사회를 만들고 싶습니다. 많은 분야에서 인간이 하고 있는 일 중 필연적으로 반복적이지만 시간은 많이 쓰이는 작업들이 있습니다. 이런 작업들을 AI가 처리해주어 인간은 인간만이 할 수 있는 작업에 집중하여 더 적은 시간, 자원으로 더 큰 결과를 만들 수 있는 모습을 다양한 분야에서 실현 시키고 싶습니다.

• 🤗 김은비

  AI를 사용하여 복잡한 문제를 해결하고 창의적인 아이디어를 도출하는 데에 기여하고 싶습니다. 또한, 예술이나 문화, 교육, 의료 등의 다양한 분야에서도 AI를 활용하여 사람들의 삶을 더욱 풍요롭게 만들고자 합니다.

• 🤗 김수용

  인공지능을 훈련시키는데는 많은 데이터 필요합니다. 그리고 현재 여러곳에서 데이터확보가 어려운 경우가 많아서 지도학습만으로는 한계가 있는세상입니다. 따라서, 저는 인공지능의 학습을 사람이 학습하는 것처럼 많이 본적이 없는 데이터도 사람이 해석하는 식으로(예: 분류) 만들고 싶습니다. 그리고 적은데이터로 학습한 모델을 여러 task 에 보편화 되게 쓰게끔 하고 싶습니다.

Project : 1-Shot-Customization

사용자가 임의의 사진을 넣었을 때 , 커스터마이징 파일을 만들어 준다.

핵심 기술 : ViT

핵심 기술 : BLIP-2

참고 문헌

• “AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE”

• “ Self-Distillation for Few-Shot Image Captioning , Xianyu Chen, Ming Jiang, Qi Zhao University of Minnesota, Twin Cities”

• “BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models, Junnan Li, Dongxu Li, Silvio Savarese, Steven Hoi”

• “Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation, Tianyang Shi, Yi Yuan, Changjie Fan, Zhengxia Zou, Zhenwei Shi, Yong Liu”

• “ Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision, Alec Radford, Jong Wook Kim, Chris Hallacy, Aditya Ramesh, Gabriel Goh, Sandhini Agarwal, Girish Sastry, Amanda Askell, Pamela Mishkin, Jack Clark, Gretchen Krueger, Ilya Sutskever”