반응형 Computer Vision21 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 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. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 반응형
