분류 전체보기271 [2024-2] 박서형 - DETR , Deformable DETR https://arxiv.org/abs/2005.12872 End-to-End Object Detection with TransformersWe present a new method that views object detection as a direct set prediction problem. Our approach streamlines the detection pipeline, effectively removing the need for many hand-designed components like a non-maximum suppression procedure or anchor genearxiv.org DETR은 transformer를 이용하여 post processing 없이 object dete.. 2024. 12. 28. [2024-2] 한영웅 - Knowledge-enhanced visual-language pre- training on chest radiology images Introduction연구 배경• 최근 대규모 데이터에서 사전학습된 비전-언어 모델(BERT, GPT, CLIP 등)은 자연어 처리와 컴퓨터 비전에서 성공적인 성과를 거두었지만, 의료 도메인에서는 세밀한 진단과 전문 지식의 필요성으로 인해 발전이 더딘 상황.• 기존의 비전-언어 모델은 의료 영상과 텍스트 데이터를 단순히 정렬시키는 방식으로 동작했으나, 이러한 접근법은 훈련 중 보지 못한 질병이나 방사선 소견에 대한 일반화가 어려움.연구 목표• 본 논문은 흉부 X-선 영상과 방사선 보고서를 활용하여 의료 도메인 지식을 통합한 Knowledge-enhanced Auto Diagnosis (KAD) 모델을 제안.• KAD는 기존의 단순한 이미지-텍스트 정렬 방식을 넘어, 의료 지식 그래프(Unified Med.. 2024. 12. 28. [2024-2] 정인아 - Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition, MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile NasNet Learning Transferable Architectures for Scalable Image RecognitionDeveloping neural network image classification models often requires significant architecture engineering. In this paper, we study a method to learn the model architectures directly on the dataset of interest. As this approach is expensive when the datasetarxiv.orgMnasNet MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search f.. 2024. 12. 28. [2024-2] 이승섭 - GCN (Graph Convolutional Networks) https://arxiv.org/abs/1609.02907GCN (Graph Convolutional Networks)는 그래프의 형태로 저장된 데이터의 node와 node 사이를 잇는 edge를 분석하는 GNN (Graph Neural Network)의 간단한 일종이다.CNN이 convolutional filter의 global weight parameter를 이용해 연산비용을 줄인 것처럼, GCN도 global parameter이 적은 graph convolution을 각 node와 k-단계로 인접한 node들에 적용해 aggregation을 수행한다고 이해할 수 있다.해당 논문은 Thomas N. Kipf이 암스테르담 대학교의 Max Welling 교수 (VAE의 개발자) 밑에서 박사과정 도중 작성.. 2024. 12. 28. 이전 1 ··· 41 42 43 44 45 46 47 ··· 68 다음
