논문 정리
1.TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning
정형 데이터를 위한 딥러닝 기반 모델, TabNet에 대한 논문입니다.
2.TABULAR DATA: DEEP LEARNING IS NOT ALL YOU NEED
정형 데이터를 위한 딥러닝 모델과 XGBoost간의 성능을 비교하는 논문입니다.
3.Network On Network for Tabular Data Classification in Real-world Applications
정형 데이터를 위한 딥러닝 기반 모델, Network On Network(NON)에 대한 논문입니다.
4.Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data?
정형 데이터셋에서, 트리 기반 모델과 딥러닝 기반 모델의 성능을 비교하고 성능 차이에 대한 이유를 분석하는 논문입니다.
5.머신러닝 기반 사용후핵연료 안전정보 이상치 탐지 : XGBoost와 OCSVM을 이용한 성능 비교
XGBoost를 사용한 이상 탐지 방법을 제안한 논문입니다.
6.LSTM 오토인코더를 이용한 이상 탐지의 임계치 결정 방법
정상 데이터와 이상 데이터의 복원 오차를 사용하여 임계치를 계산하는 방법을 제안한 논문입니다.
7.Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey
다양한 딥러닝 기반 이상 탐지 기술을 조사하고 정리한 논문입니다.
8.Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data
정형 데이터를 위한 딥러닝 기반 모델인 ResNet-like 모델과 FT-Transformer 모델을 제안한 논문입니다.
9.Neural Oblivious Decision Ensembles for Deep Learning on Tabular Data
정형 데이터를 위한 딥러닝 기반 모델, Neural Oblivious Decision Ensembles(NODE)에 대한 논문입니다.
10.Forecast Methods for Time Series Data: A Survey
다양한 시계열 예측 기술을 조사하고 정리한 논문입니다.
11.LSTM-based Encoder-Decoder for Multi-sensor Anomaly Detection
시계열 데이터 이상 탐지를 위한 LSTM 네트워크 기반 Encoder-Decoder 구조(EncDec-AD)에 대한 논문입니다.
12.Explainable Artificial Intelligence (XAI) on Time Series Data: A Survey
시계열 예측 모델에 적용할 수 있는 XAI(eXplainable AI) 기법을 조사하고 정리한 논문입니다.
13.A brief introduction to weakly supervised learning
Weakly Supervised Learning(WSL) 관련 개념을 간단히 정리한 논문입니다.
14.Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer
Camelyon16 competition(WSI classification, Tumor localization) 우승자의 논문입니다.
15.Effective active learning in digital pathology: A case study in tumor infiltrating lymphocytes
Whole Slide Image(WSI) 데이터에 적용할 수 있는 Active Learning 알고리즘을 제안한 논문입니다.
16.Terabyte-scale Deep Multiple Instance Learning for Classification and Localization in Pathology
Whole Slide Image(WSI) 데이터에 적용할 수 있는 Multiple Instance Learning(MIL) 방법론을 제안한 논문입니다.
17.A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
Self-supervised Learning 기반의 SimCLR을 제안하는 논문입니다.
18.FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence
Semi-supervised Learning 기반의 FixMatch를 제안하는 논문입니다.
19.Joint Semi-supervised and Active Learning for Segmentation of Gigapixel Pathology Images with Cost-Effective Labeling
Whole Slide Image(WSI) 데이터에 적용할 수 있는 Joint 학습(Active Learning + Semi-supervised Learning) 방법론을 제안한 논문입니다.
20.Multi-layer pseudo-supervision for histopathology tissue semantic segmentation using patch-level classification labels
Whole Slide Image(WSI) 데이터에 적용할 수 있는 Weakly-supervised Pseudo Mask Generation 기반의 Tissue Semantic Segmentation 방법을 제안한 논문입니다.
21.Multiple Instance Detection Network with Online Instance Classifier Refinement
Weakly Supervised Object Detection(WSOD)에 적용할 수 있는 Online Instance Classifier Refinement(OICR) 아키텍처를 제안한 논문입니다.
22.WSOD2 : Learning Bottom-up and Top-down Objectness Distillation for Weakly-supervised Object Detection
Weakly Supervised Object Detection(WSOD)에 적용할 수 있는 WSOD2 아키텍처를 제안한 논문입니다.
23.Semi-supervised training of deep convolutional neural networks with heterogeneous data and few local annotations: An experiment on prostate histopathology image classification
WSI에서의 highly heterogeneous data 문제와 lack of large datasets with local annotations 문제를 해결하기 위한 teacher / student training paradigm을 제안한 논문입니다.
24.Instance-Aware, Context-Focused, and Memory-Efficient Weakly Supervised Object Detection
Weakly Supervised Object Detection(WSOD)에 적용할 수 있는 Multiple Instance Self-Training 알고리즘, Concrete DropBlock, Seq-BBP를 제안한 논문입니다.
25.Explicit Visual Prompting for Low-Level Structure Segmentations
Image segmentation에서, Patch embedding과 high-frequency component를 tuning 하는 Explicit Visual Prompting(EVP)을 제안한 논문입니다.
26.SAM-Adapter: Adapting Segment Anything in Underperformed Scenes
Segment Anything(SAM) 모델에 task-specific knowledge를 활용할 수 있도록 adapter를 추가한 SAM-Adapter를 제안한 논문입니다.
27.Medical SAM Adapter: Adapting Segment Anything Model for Medical Image Segmentation
Segment Anything(SAM) 모델에 medical-specific knowledge를 활용할 수 있도록 adapter를 추가한 Med-SA를 제안한 논문입니다.
28.MaskSAM: Towards Auto-prompt SAM with Mask Classification for Medical Image Segmentation
3D medical image segmentation에 적용할 수 있는 mask classification prompt-free SAM adaptation framework인 MaskSAM을 제안한 논문입니다.
29.GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS IN TIME SERIES: A SURVEY AND TAXONOMY
다양한 Time Series GAN에 대하여 조사하고 정리한 논문입니다.