반응형 전체 글46 2025 Computer Vision 분야 트렌드, 동향 분석하기 인공지능 main stream 분야 COMPUTER VISION 분야의 2025년 동향을 파악하기 CVPR 2024를 분석하여 블로그를 작성한다. https://public.tableau.com/app/profile/joshpreston/viz/CVPR2024/CVPRtrends CVPR 2024CVPR 2024public.tableau.com 다음 링크는 The IEEE/CVF Conference on CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) 2024 이라는 vision 분야의 Top tier 학회에 accept 되었던 논문을 시각화, 정리해놓은 Tableau Public 이다. Top 100을 활용하여 동향 및 트렌드를 분석해보겠다. 블로그와 Tableau P.. 2025. 3. 9. [논문 뜯어보기] DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning 오늘은 Deepseek 연구팀의 R1 모델과 paper review 를 해보고 이를 둘러싼 controversies, discussions에 대해 알아보겠다. 논문 발제, 리뷰는 공동 발제로 빅데이터 연합 동아리 BOAZ에서 이루어졌다. DeepSeek-V3 키포인트 잡기 DeepSeek-V3는 671억 개의 하이퍼 파라미터를 가진 MOE(Mixture of Experts) 기반의 대규모 언어모델이다. 이 모델로 pre-training 을 진행하면 일반적인 텍스트 생성 등 뛰어난 NLP task들을 처리 할 수 있다. V3는 R1을 리뷰할때의 필요한 요소에 대해서만 간단히 짚고 넘어가겠다. 다음은 DeepSeek-V3의 아키텍처인데, 기존 MoE 모델과의 차이점이 존재한다. FFN 블럭은.. 2025. 2. 14. [논문 리뷰] OCELOT: Overlapped Cell on Tissue Dataset for Histopathology 현재 서울대병원 연구실에서 산학으로 병리 AI에 관한 캡스톤 프로젝트를 진행 중에 있다.연구에 도움이 될 만한 Medical AI, Computational Pathology 분야의 중요한 논문인 OCELOT 논문 발제를 위한 리뷰를 해보겠다. 공동 발제자 티스토리 링크:https://kmuhan-study.tistory.com/ kmuhan의 도움이 되는 개발나의 배움 너에게 가르침kmuhan-study.tistory.com Background & Motivation 기존 세포 검출 연구는 고배율 패치에만 초점을 맞추는 경향이 있었다. 그러나 병리학자는 일반적으로 넓은 시야(FoV)를 통해 먼저 조직의 구조를 이해한 후, 세부적으로 개별 세포를 분석한다. 이를 고려하여 OCELOT 데이터셋은 세포와.. 2025. 1. 20. [논문 리뷰] CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 교수님께서 추천하신 vision-language multi modal 의 Baseline model인 CLIP 논문을 읽고 정리해보았다. Abstract기존의 컴퓨터 비전 모델들은 주어진 고정된 레이블 집합을 예측하도록 훈련되는 경우가 많다. 따라서 새로운 범주의 이미지를 분류하려면 추가 라벨링 작업(“나비” 대신 “잠자리”와 같은 새로운 카테고리)에 의존해야 한다.NLP 분야는 방대한 웹 텍스트를 활용하여 자연어 자체로 풍부한 감독(supervision)을 얻어내고 있으며, GPT-3 같은 사례를 통해 대규모 프리트레이닝 + 제로샷(Zero-shot)으로도 많은 태스크를 수행 가능해졌다. After pre-training, natural language is used to reference lear.. 2025. 1. 20. [논문 코드 리뷰] Instance Dependent Multi Label Noise Generation for Multi-Label Remote Sensing Image Classification 데이터 전처리, 메인 코드 리뷰 위성 사진 데이터셋에 대해 공부하고 있어서 위성사진 데이터처리 공부중에 교수님의 논문의 Instance depedent noise generation 이라는 방법론이 눈에 띄여 데이터처리 과정 코드 리뷰을 해보기로 했다. 위 그림은 사전학습된 CLIP 모델을 이용해 remote sensing image를 멀티라벨로 예측(Zero-shot prediction)하는 전체 과정을 나타낸다. 이미지를 CLIP의 이미지 인코더에 입력 → 이미지 임베딩 추출하고, 텍스트를 CLIP의 텍스트 인코더에 입력 → 텍스트 임베딩 추출. 각각의 이미지 임베딩과 텍스트 임베딩 사이의 유사도를 내적하여, 어떤 label과 가장 밀접한지 확인한 후, 결과로부터 Zero-shot prediction score가 산출되어.. 2024. 12. 29. [논문코드구현] PASCAL VOC dataset 사용하여 데이터 처리 해보기 저번에는 Bridging the Gap between Model Explanations in Partially Annotated Multi-label Classification 논문에 대해 리뷰 및 코드 구현을 해보았다. 교수님의 피드백을 받고 데이터셋의 변화와 데이터 처리에 대해 공부를 하며 블로그를 작성할 생각이다. 가장 먼저 교수님께서 피드백을 주셨던 부분은 데이터셋의 사용에 대한 부분이다. 사실 멀티라벨 분류 문제를 단일 라벨 데이터셋을 사용하고 데이터 전처리를 통해 멀티 라벨 데이터셋으로 바꾼다는 것은 이론상 말이 되지만 데이터셋 세부적으로 문제가 생길 수 있기 때문에 이 과정을 생략하고 멀티 라벨 데이터셋을 처리하는 법을 공부해보고 직접 구현해보라는 교수님의 말씀이 있었다. 그렇기.. 2024. 12. 21. [논문 코드구현] Bridging the Gap between Model Explanations in Partially Annotated Multi-label Classification 오늘은 교수님의 내주셨던 과제인 Code reproduction 을 해보겠다.다중 레이블 분류 문제에 기여한 논문인 Bridging the Gap between Model Explanations in Partially Annotated Multi-label Classification 에 대해 논문 리뷰와 코드를 살펴봤었다. 논문링크:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Kim_Bridging_the_Gap_Between_Model_Explanations_in_Partially_Annotated_Multi-Label_CVPR_2023_paper.html CVPR 2023 Open Access RepositoryBridging the Gap Betw.. 2024. 11. 26. [인공지능] CNN 구현, 코드 및 아키텍처 구조 설명 이 블로그는 국민대학교 김영욱 교수님의 "인공지능" 교과목을 듣고 과제를 리뷰로 작성한 블로그입니다. 오늘은 인공지능 수업의 두 번째 과제인 Multi-layer perceptron, Convolution Neural Netwrok 구현을 해보았다. 그 중에서도 CNN 구현을 한것에 대해 리뷰를 해보겠다. ResNet을 사용하여 성능을 끌어올렸다코드와 아키텍처 구조, 작동 매커니즘에 대해 알아보자. 다음 모델은 CIFAR-100 데이터셋의 복잡한 이미지 분류 작업을 효과적으로 처리하기 위해 설계되었으며, 깊은 네트워크 구조를 통해 우수한 성능을 보였다. # PyTorch 라이브러리 import *** 해당 cell을 수정하지 말 것 ***import torchimport torch.n.. 2024. 11. 11. [논문리뷰 & 코드살펴보기] Bridging the Gap between Model Explanations in Partially Annotated Multi-label Classification 오늘은 다중 레이블 분류 문제에 대한 논문을 다루어보겠다. 논문:Bridging the Gap Between Model Explanations in Partially Annotated Multi-Label Classification, Youngwook Kim, Jae Myung Kim, Jieun Jeong, Cordelia Schmid, Zeynep Akata, Jungwoo Lee; Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023, pp. 3408-3417 링크: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Kim_Bridging.. 2024. 10. 30. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 반응형
