CV166 [2025-2] 황징아이 - Big Self Supervised Models Advance Medical Image Classifications 논문 : https://arxiv.org/pdf/2101.05224 Introduction본 논문은 Self Supervised Learning의 방법중 SimCLR을 활용하여 의료 이미지 분류 성능을 향상 시키는 논문입니다.Self-Supervised Learning은 데이터에 라벨을 부여하지 않고도 학습이 가능하다는 점에서 라벨링 비용이 높은 의료 분야에서 특히 더 강점을 드러낸다. SSL는 그동안 일반 이미지 도메인에서 많이 연구 되어 왔지만 본 논문은 SSL을 의료 도메인에 적용했다는 점에서 의미가 있고 기존 Supervised Learning 방식보다 효율적이고 좋은 일반화 성능을 보여줬다. 3단계의 학습 파이프라인을 제안한다 :ImageNet 기반 Self-Supervised Pretraini.. 2025. 7. 12. [2025-2] 전연주 - MaeTok: Masked Autoencoders Are Effective Tokenizers for Diffusion Models 논문 링크: arxiv.org/pdf/2502.03444깃허브 링크: Hhhhhhao/continuous_tokenizer GitHub - Hhhhhhao/continuous_tokenizerContribute to Hhhhhhao/continuous_tokenizer development by creating an account on GitHub.github.com허깅페이스 링크: MAETok/maetok-b-128 · Hugging Face MAETok/maetok-b-128 · Hugging FaceThis model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration: Library: [More Information Need.. 2025. 7. 12. [2025-1] 최민서 - SDEDIT: Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations [논문링크] https://arxiv.org/abs/2108.01073 SDEdit: Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential EquationsGuided image synthesis enables everyday users to create and edit photo-realistic images with minimum effort. The key challenge is balancing faithfulness to the user input (e.g., hand-drawn colored strokes) and realism of the synthesized image. Existing GANarxiv.org SDE Diffusi.. 2025. 6. 24. [2025-1] 이재호 - Diffusion Model Alignment Using Direct Preference Optimization https://arxiv.org/abs/2311.12908 - Bram Wallace et al, CVPR 2023 # Abstract 문제 인식:LLM은 RLHF로 사람의 선호에 맞게 정렬되지만, Diffusion Model은 아직 사람의 선호 학습이 널리 적용되지 않음.기존 접근:Text to image diffusion 모델에서는 고품질 이미지와 캡션으로 미세조정(fine-tuning)하는 방식이 일반적이었음.제안 방법:논문은 Diffusion-DPO라는 새로운 방법을 제안. 이는 **Direct Preference Optimization (DPO)**를 확산 모델에 맞게 변형하여, 사람이 선택한 이미지 쌍을 기반으로 직접 학습함. 1. Introduction 배경:Text-to-image diff.. 2025. 5. 31. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 42 다음
