Computer Vision133 [2025-1] 최민서 - Score-based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations [논문링크] https://arxiv.org/abs/2011.13456 Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential EquationsCreating noise from data is easy; creating data from noise is generative modeling. We present a stochastic differential equation (SDE) that smoothly transforms a complex data distribution to a known prior distribution by slowly injecting noise, and a correarxiv.orgSMLD와 DDPM 논문을 읽지 않았.. 2025. 4. 4. [2025-1] 박지원 - InternVL Abstract (초록)InternVL은 60억 개의 파라미터를 가진 비전 인코더(이미지를 다루는 부분)와 80억 개의 파라미터를 가진 언어 미들웨어(언어를 다루는 부분)로 구성된 대규모 vision-language foundation 모델이다.이 모델은 웹에서 수집한 방대한 양의 이미지와 텍스트 데이터를 점진적으로 정렬하며 학습함으로써, 다양한 그림-글 관련 작업에서 성능과 효율을 극대화한 바 있으며 챗봇처럼 사람과 대화하는 기능에서도 뛰어난 성능을 보인다. 또 여러 그림-글 처리 작업에 유연하게 활용될 수 있는 구조를 가지고 있고 특히 다국어 언어 모델(LLaMA)을 언어 미들웨어 초기값으로 활용함으로써, 그림을 보는 능력과 말을 이해하는 능력 사이의 균형을 맞추고 표현 간 일관성을 확보했다는 장점이.. 2025. 4. 3. [2025-1] 김유현 - Improved Training of Wasserstein GANs https://arxiv.org/abs/1704.00028 Improved Training of Wasserstein GANsGenerative Adversarial Networks (GANs) are powerful generative models, but suffer from training instability. The recently proposed Wasserstein GAN (WGAN) makes progress toward stable training of GANs, but sometimes can still generate only low-quality samplarxiv.org 0. AbstractGAN은 강력한 생성 모델이지만 학습 불안정성이 문제이다. WGAN은 학습 안정성을 개선했지.. 2025. 3. 22. [2025-1] 유경석 - X-Recon: Learning-based Patient-specific High-Resolution CT Reconstruction from Orthogonal X-Ray Images https://arxiv.org/abs/2407.15356 X-Recon: Learning-based Patient-specific High-Resolution CT Reconstruction from Orthogonal X-Ray ImagesRapid and accurate diagnosis of pneumothorax, utilizing chest X-ray and computed tomography (CT), is crucial for assisted diagnosis. Chest X-ray is commonly used for initial localization of pneumothorax, while CT ensures accurate quantification. However, Carxiv... 2025. 3. 22. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 34 다음
