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CVPR 2023 accepted paper, TCL (Text-grounded Contrastive Learning): Learning to Generate Text-grounded Mask for Open-world Semantic Segmentation from Only Image-Text Pairs 논문링크: https://arxiv.org/abs/2212.00785 Learning to Generate Text-grounded Mask for Open-world Semantic Segmentation from Only Image-Text Pairs We tackle open-world semantic segmentation, which aims at learning to segment arbit..

[Self-supervised Learning 개론 관련 이전 글] [Self-Supervised Learning 개론 - 1] [Self-Supervised Learning 개론 - 1] Do we need labels?; Contrastive Learning부터 Deep Generative Model까지 ⚽ GOAL 2020 ~ 2023 사이에 활발하게 이루어진 연구들의 개념을 알아본다 각 개념의 대표적인 논문들을 간단하게 소개하여 연구의 흐름을 알아본다 이를 통해서 본인 연구/개발에서 써 볼만한 insigh 2na-97.tistory.com [Self-Supervised Learning 개론 - 2] [Self-Supervised Learning 개론 - 2] Do we need labels?; C..

Wu et al. / Federated Contrastive Learning for Volumetric Medical Image Segmentation / MICCAI 2021 Oral Federated Contrastive Learning for Volumetric Medical Image Segmentation 1. Problem Definition 해당 논문에서는 의료 영상으로 인공지능 모델을 학습할 때 겪는 대표적인 두 가지 문제를 제시했다. 레이블(label)이 있는 데이터로 학습을 시키는 지도 학습(Supervised Learning)은 많은 분야에서 좋은 결과를 보이고 있으나, 의료 데이터의 레이블을 구하기 위해서는 의료 전문가들이 필요하며 상당한 시간을 요구하기 때문에 레이블이 있는 방대한..