분류 전체보기330 [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. [2025-1] 전연주 - Finding Tiny Faces 논문 링크: 1612.04402코드 링크: https://www.cs.cmu.edu/~peiyunh/tinyPeiyun Hu, Deva RamananRobotics Institute, Carnegie Mellon University(arXiv:1612.04402v2, 2017년 4월 15일)1. Introductionsmall object detection는 풀리지 않은 중요한 문제이다.본 논문은 small faces를 탐지하는 context에서 다음 세 가지 문제를 다룬다:Scale InvarianceImage ResolutionContextual ReasoningScale Invariance 한계대부분의 최신 object detection 시스템은 scale-invariant한 특성을 지향한다. 하지.. 2025. 5. 1. [2025-1] 박제우 - Deep Anomaly Detection with Deviation Networks https://arxiv.org/abs/1911.08623 Deep Anomaly Detection with Deviation NetworksAlthough deep learning has been applied to successfully address many data mining problems, relatively limited work has been done on deep learning for anomaly detection. Existing deep anomaly detection methods, which focus on learning new feature representaarxiv.org Deep Anomaly Detection with Deviation NetworksAlthoug.. 2025. 4. 6. 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 83 다음