Winograd fp16 정밀도 손실로 인한 Small Object mAP 7% 하락 해결
Winograd convolutions cost us 2 mAP and we didn't notice for a month
고정 크기 Array 한계를 극복한 Java Collections Framework의 동적 데이터 관리
Collections in Java
QAT 도입을 통한 희귀 결함 클래스 mAP 3.1pt 복구 및 Edge 추론 최적화
QAT vs PTQ on our edge vision model: 6 months of A/B data
Plain Object 한계를 극복한 Map/Set 기반 고성능 데이터 구조 설계
Map & Set
YOLOv12의 0.74 mAP 달성과 v26의 NMS-free 구조를 통한 추론 최적화
YOLO Evolution: Comparing YOLOv5, v11, v12, and v26 on the Cars Detection Dataset