Computer Vision131 [2025-2] 황징아이 - One-Shot Free-View Neural Talking-Head Synthesis for Video Conferencing FaceVid2Vid 논문 : 2021년 CVPR Oral Paper (https://arxiv.org/pdf/2011.15126) Introduction코로나 때 줌과 같은 화상회의 플랫폼을 자주 사용하게 되었다. 하지만 인터넷 인프라가 부족하거나 Bandwidth가 부족한 환경에서는 영상이 뭉개지거나 지연되는 문제가 자주 발생했다. 이런 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 단 한 장의 얼굴 이미지만으로 실제처럼 말하는 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 얼굴 합성 (synthesizing) 방식은 크게 두 가지로 나눌 수 있다:3D 기반 모델 : 얼굴의 입체 구조를 잘 반영하지만 학습 비용이 높고 복잡하다2D 기반 모델 : 학습 효율은 좋지만 입체적인 정보를 보존하지 못해 대부분 정면 얼굴에만 국.. 2025. 7. 19. [2025-2] 전윤경 - Brain Tumor Segmentation with Deep Neural Networks DNN 기반 완전 자동 뇌 종양 분할 방법( MRI 이미지 교모세포종)지역적 특징과 global한 문맥적 특징을 동시에 활용최종 레이어: 완전 연결된 레이어의 합성곱 구현을 사용2단계 훈련 절차 CNN 합성곱 신경망 접근법 데이터셋각 2D 축 이미지(슬라이스)를 순차적으로 처리각 픽셀은 T1, T2, T1C, FLAIR과 같은 서로 다른 이미지 방식에 연결1. 커널(필터) 합성곱X: 입력 채널Ws: 하위 커널 2. 비선형 활성화 함수(Maxout 비선형성)공간 위치에 대해 특징 맵 O에서 최대값을 취함3. Max pooling: 각 특징 map 내의 서브 윈도우에서 최대 특징 값 마지막 합성곱 레이어를 합성곱 출력 레이어에 연결->소프트맥스 비선형성->레이블에 대한 다항 분포로 정규화 TwoPathC.. 2025. 7. 18. [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. 이전 1 2 3 4 ··· 33 다음
