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  • 책상 밖 세상을 경험할 수 있는 Playground를 제공하고, 수동적 학습에서 창조의 삶으로의 전환을 위한 새로운 라이프 스타일을 제시합니다.

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[2025-1] 박제우 - CLIP : Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision https://arxiv.org/abs/2103.00020 Learning Transferable Visual Models From Natural Language SupervisionState-of-the-art computer vision systems are trained to predict a fixed set of predetermined object categories. This restricted form of supervision limits their generality and usability since additional labeled data is needed to specify any other visual concept. Learning directly from raw text .. 2025. 5. 6.
[2025-1] 임재열 - Manifold Ordinal-Mixup for Ordered Classes in TW3-Based Bone Age Assessment Manifold Ordinal-Mixup for Ordered Classes in TW3-Based Bone Age Assessment는 2020년 MICCAI 학회에서 발표된 뼈 나이 평가에 대한 논문입니다. [DL 기반 TW3]https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-59725-2_64 * Abstract- 뼈 나이 평가 (BAA)는 아동의 비정상적인 성장을 조기에 발견하고 그 원인을 조사하는 데 매우 중요- 이 과정을 자동화하면 판독자 간 편차를 줄이고 판독 시간을 단축시켜 방사선과 전문의에게 많은 도움이 될 수 있음- 손 엑스레이 이미지에서 13개의 주요 뼈 각각에 대한 ROI 패치를 추출하고 해당 뼈의 성숙 단계를 예측하기 위해 DNN을 훈련시.. 2025. 5. 3.
[2025-1] 박서형 - StyleGAN : A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks https://arxiv.org/abs/1812.04948 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial NetworksWe propose an alternative generator architecture for generative adversarial networks, borrowing from style transfer literature. The new architecture leads to an automatically learned, unsupervised separation of high-level attributes (e.g., pose and identitarxiv.org 0. Abstract 본 논문은 style tr.. 2025. 5. 3.
[2025-1] 김유현 - Least Squares Generative Adversarial Networks https://arxiv.org/abs/1611.04076 Least Squares Generative Adversarial NetworksUnsupervised learning with generative adversarial networks (GANs) has proven hugely successful. Regular GANs hypothesize the discriminator as a classifier with the sigmoid cross entropy loss function. However, we found that this loss function may lead to tarxiv.org 0. Abstract기존 GAN은 Discriminator에서 sigmoid cross-entro.. 2025. 5. 3.