TopFormer: Token Pyramid Vision Transformer 여러 scale의 token을 입력으로 pyramid 형태의 vision transformer 1. Introduction Vision Tranformer (ViT)가 엄청난 성능을 보
2022.10.18 7시 반에 festa에서 진행한 모두의 연구소 주관 세미나 <AI + SLAM by StradVision >를 들었는데, 요약해보았습니다.SLAM: Simultaneous Localization And Mapping위치를 잡으려면 지도가 필요하
CNN (ResNet (2016), DenseNet (2017), Efficient Net (2019))이 computer vision에 널리 사용되었고, mobile phone과 같은 edge device을 고려하는 것에 대해서는 MobileNets (2018, 20
ubuntu에서 usb허브에 블루투스 동글 꽂아놓고 무선 블루투스 이어폰을 쓰다가 예기치못하게 연결이 끊어지고 다시 연결하면 연결은 되었지만, 소리가 들리지 않을 때가 있다. 'ubuntu 20.04 bluetooth headphones no sound' 이런 키워드
1. Introduction Digital Pathology 이미지는 diagnosis, prognosis, metastasis 등과 임상 예측에 널리 쓰이고 있다. 특히, 이런 임상 application에서 Nuclei segmentation은 WSI에서 nucl
Introduction Materials And Methods Materials Data Collection total 1288 FFPE Lung Cancer Samples 1,204 samples (stained using 22C3 assays) 84 sa
Introduction Annotation Cost 딥러닝 알고리즘 성능 개선을 위해 필요한 annotation 양을 medical specialist가 해내지 못한다 (lack of availability) Using Weak Label, MIL 2019년
2019년 다양한 H&E 염색 이미지 데이터셋에서 SOTA를 달성한 nuclei segmentation 알고리즘Main Contribution인접한 nuclei를 구분하기 위해 cell의 center point에서 horizontal 방향(+x)의 distance 맵과
BackgroundSemantic segmentation, pixel-level annotation -> prohibitively expensive최근 self-training이 target domain에 대한 confident prediction으로부터 생성된 pse
biomedical image segmentation에서 annotation은 일부 전문가만 할 수 있고, instance가 굉장히 많은 경우도 있는데, annotation에 대한 제한된 effort로 어떤 instance들이 최고 성능을 얻기 위해 annotation
reject option이라고 불리는 selective prediction의 문제를 deep neural network에서 고려하고 integrated reject option을 가진 deep neural architecture인 SelectiveNet를 제안한다.기존
bluetooth headphone이 연결은 되어서 재생/정지 동작은 입력되는데, 소리가 안 들릴 때가 가끔씩 발생하는데, 이는 쉽게 해결할 수 있음https://askubuntu.com/questions/1232159/ubuntu-20-04-no-sound-
out-of-distribution을 잘 detect하는 게 중요해 우리는 다음과 같은 두 개의 모듈을 가진 open world semantic segmentation system을 제안할 거야 1) in-distribution이랑 OOD object 둘 다 detec
기존의 parametric segmentation (softmax, query) 는 한계가 있어 non-parametric segmentation을 제안할게! 현재 semantic segmentation에 널리 쓰이는 모델 design의 parametric segm
현재의 대부분 deep learning은 single magnification에서의 좁은 영역에서의 individual patch를 보기 때문에 성능이 잘 나오지 못할 수 있다.이 연구에서는 pathologist가 현미경으로 병리 슬라이드를 분석하는 방식과 닮은 Dee
1. Introduction 기존 연구는 semantic shift만 고려했는데, covariate shift를 평가에서 제외하거나 OOD의 신호로써만 다뤘다. 이는 training distribution을 뛰어넘어 generalize하고자 하는 ML에서의 prima
1. 버전 확인 꼭 하시고 설치하세요 ㅠ [우분투 21.04 카카오톡 설치하기] 저는 Ubuntu 20.04인데, 버전 무시하고 저 글 따라해서 hirsute 설치했는데 wine-stable 설치에서 계속 unmet dependencies 에러가 남 (원래 sudo
1. Overview medical imaging에 딥러닝을 적용할때, ImageNet과 같은 큰 사이즈의 오픈 데이터셋으로부터 transfer learning을 시도하는 것은 de-facto approach가 되었다. source domain의 feature들이 재
Terminal Multiplexer 소프트웨어 중의 하나인 tmux를 사용해보자. 가장 큰 이유는 서버에서 돌리는 코드를 tmux를 이용하면 local에서 진입하고 있던 server가 끊겨도 (컴퓨터가 꺼지거나) background에서도 계속 실행시킨다는 점이다.설치
0. Motivation Pathology Image Anlaysis에 적용한 딥러닝과 관련한 전처리, 후처리 방법들을 개괄적으로 정리한 논문으로 이를 공부하기 위해 리뷰함 The impact of pre- and post-image processing techni