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[2025-1] 김유현 - Least Squares Generative Adversarial Networks https://arxiv.org/abs/1611.04076 Least Squares Generative Adversarial NetworksUnsupervised learning with generative adversarial networks (GANs) has proven hugely successful. Regular GANs hypothesize the discriminator as a classifier with the sigmoid cross entropy loss function. However, we found that this loss function may lead to tarxiv.org 0. Abstract기존 GAN은 Discriminator에서 sigmoid cross-entro.. 2025. 5. 3.
[2025-1] 최민서 - Maximum Likelihood Training of Score-Based Diffusion Models [논문링크] https://arxiv.org/abs/2101.09258 Maximum Likelihood Training of Score-Based Diffusion ModelsScore-based diffusion models synthesize samples by reversing a stochastic process that diffuses data to noise, and are trained by minimizing a weighted combination of score matching losses. The log-likelihood of score-based diffusion models can be tractablarxiv.org [Score-based diffusion models 논문리.. 2025. 5. 2.
[2025-1] 전윤경-CLEAR: Comprehensive Learning EnabledAdversarial Reconstruction for Subtle StructureEnhanced Low-Dose CT Imaging CLEAR( Comprehensive Learning Enabled Adversarial Reconstruction) : 저선량 CT 이미징에서 고품질 이미지를 재구성하기 위한 심층 학습 기반의 방법포괄적 도메인(프로젝션, 이미지) 에서 구축된 생성자다중 수준의 손실WGAN-GP 기반 모달리티( Wasserstein 거리 기반의 적대적 최적화 )Method노이즈 모델포아송 노이즈 모델Z_i:광자의 수Z_0i: 입사한 X-선 광자 강도P_i: 감쇠 계수의 선적분E_i: 배경 전자 노이즈I_RD: 일상선량 이미지I_LD: 재구성된 저선량 이미지I_N: 노이즈 이미지,R: 재구성 연산P_LD: 저선량 프로젝션P_N: 프로젝션의 노이즈,P_RD:일상선량 프로젝션 CLEAR: 일괄 재구성 방법최적의 생성기 g*.. 2025. 5. 2.
[2025-1] 유경석 - Bag of Tricks for Developing Diabetic Retinopathy Analysis Framework to Overcome Data Scarcity https://arxiv.org/pdf/2210.09558 AbstractDR screening : UW-OCTA를 사용하여 초기 DR 진단 가능Data collection의 어려움과 public dataset 부재로 Deep Learning based DR 분석 시스템 구축에 어려움 (Sub-par performance에 그침) → Data가 적더라도 Robust한 모델 구축 필요함DR analysis를 위한 empirical study 진행 : Lesion segmentation, Quality assessment, DR grading → DR analysis challenge에서 1st place 달성 각 model별로 robust training scheme 적용: Ensemble learnin.. 2025. 5. 2.