기억의 기록(나의 기기)

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE안녕하세요, 데이터 과학 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 저번 시간에 Transformer에 대해 공부했기 때문에 이를 Vision 분야에 접목한 Vision Transformer에 대해 공부해보려 합니다. 데이터를 구하기 비교적 쉬워진 지금 시점에서는 데이터만 더 많다면 기존 모델보다 더 좋은 성능을 보일 수 있다고 한다면, 그 모델은 각광을 받을 것입니다. 오늘 읽을 논문인 ViT(Vision Transformer)는 데이터 수가 많을 때 SOTA 모델보다 더 뛰어난 성능을 보인 논문입니다. * 리뷰할 논문: https://arxiv.org/pdf/2010.11929/..

Attention Is All You Need안녕하세요, 데이터 과학 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 Transformer 모델의 기초가 되는 Attention과 Self-Attention에 대한 내용을 공부하고, Transformer 모델의 아키텍처를 분석해보려 합니다. Transformer는 LLM 뿐 아니라 Vision 영역에서도 매우 좋은 성능을 보이고 있기에 이젠 영역 상관없이 관심을 가지고 연구해봐야 할 모델이라고 생각합니다. * 리뷰할 논문: https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html Attention is All you NeedRequests for name cha..

[Computer Vision] A semi-supervised multi-task learning framework for cancer classification with weak annotation in whole-slide images안녕하세요, 데이터 과학 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 지난 포스팅에 이어 딥러닝이 병리학적 데이터에 적용된 논문을 살펴보겠습니다. 본 논문은 다른 논문과 달리 Supervised-Learning 방식이 아닌 Semi-Supervised Learning 방식으로 진행하는 Multi-task Learning이라는 점을 눈여겨볼 필요가 있습니다. *리뷰할 논문: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S136184152..

[Computer Vision] The Application of Deep Learning in Cancer Prognosis Prediction안녕하세요, 데이터 과학 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 지난 포스팅에 이어 딥러닝이 병리학적 데이터에 적용된 논문을 살펴보겠습니다. 본 논문은 이전에 진행되었던 여러 논문들을 요약한 리뷰 논문입니다. * 리뷰할 논문: https://www.mdpi.com/2072-6694/12/3/603 (IF: 6.1) The Application of Deep Learning in Cancer Prognosis PredictionDeep learning has been applied to many areas in health care, including imaging d..

[Computer Vision] Deep learning in histopathology: the path to the clinic안녕하세요, 데이터 과학 전공하고 있는 황경하입니다.최근에 병리학적 데이터 (TCGA)에 딥러닝이 적용된 연구들을 살펴보고 있습니다. 따라서, 이번 블로깅에서도 그중 하나인 논문을 리뷰해 보겠습니다. * 리뷰할 논문: https://www.nature.com/articles/s41591-021-01343-4 (Impact Factor: 58.7)* 해당 글에 첨부된 사진들은 모두 위 논문에서 발췌한 것임을 미리 밝힙니다.* 해당 글에 설명은 논문을 기반으로 한 주관적 해석이므로 틀린 부분이 있다면, 댓글로 지적 부탁드립니다!# Abstract병리학적 이미지 (MRI, CT 등..

[Computer Vision] GastroVRG: Enhancing early screening in gastrointestinal health via advanced transfer features안녕하세요, 데이터 과학 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 위암 조기 진단을 위한 GastroVRG 구조를 제안한 논문에 대해 리뷰해보려 합니다. 최근에 위암 조기 진단에 관한 논문들을 찾아보고 있는데, 종류가 너무 많더라고요. 여러 기법들이 있는데, 하나씩 좀 살펴보고 있습니다. 오늘도 시작해 보겠습니다. * 리뷰할 논문: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667305324000747 GastroVRG: Enhancing early screenin..

[Segmantic Segmentation] Deep learning for classification and localization of early gastric cancer in endoscopic images안녕하세요, 데이터 과학 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 컴퓨터 비전 영역에서 많은 연구가 이루어지고 있는 의미론적 분할 (Semantic Segmentation) 논문에 대해 리뷰해보려 합니다. 최근에 위암 조기 진단에 관한 논문들을 찾아보고 있는데, 그중에 Attention 모듈을 도입한 논문들이 많더라고요. 그래서, 오늘은 Attention 모듈을 이용하며, 성능 또한 SOTA보다 높게 달성한 두 가지 모델을 제안하는 논문을 리뷰해 볼까 합니다. * 리뷰할 논문: https://www.s..

논문리뷰 - CarDD: A New Dataset for Vision-based Car Damage Detection안녕하세요, 데이터과학 전공하고 있는 황경하입니다.계속 모델에 관련된 논문만 읽었는데, 오늘은 처음으로 Dataset을 소개하는 논문을 읽어봤습니다. 논문: CarDD: A New Dataset for Vision-based Car Damage Detectionhttps://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10078726 CarDD: A New Dataset for Vision-Based Car Damage DetectionAutomatic car damage detection has attracted significant attention in the ..

논문리뷰최근에 부식을 예측하는 프로젝트를 진행하고 있어 부식도를 예측 또는 부식의 원인을 분류하는 논문들에 관심이 많습니다. 그중 오늘은 3C 강의 부식 속도를 머신러닝 기술을 이용하여 예측하는 논문을 리뷰해 보겠습니다. 리뷰 논문: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352492823010991?casa_token=NPk3R014OrEAAAAA:aJMdorfg1VZkAtjO5DDB2hbF97tNABu_AVEjXSahfCGs6F6VwtekqRBqqsH_48_G7GjjhYydAw0 * 해당 글에 첨부된 그림은 위 논문에서 발췌한 것임을 미리 밝힙니다.서론먼저, 3C 강이 무엇인지에 대해 정의해 보겠습니다. 3C 강은 Communication, Com..