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[2024-2] 주서영 - DN-DETR: Accelerate DETR Training byIntroducing Query DeNoising https://arxiv.org/abs/2203.01305 DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoisingWe present in this paper a novel denoising training method to speedup DETR (DEtection TRansformer) training and offer a deepened understanding of the slow convergence issue of DETR-like methods. We show that the slow convergence results from the instabilitarxiv.org DN-DETR은 DETR(DEtection TRansformer.. 2024. 12. 28.
[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.