일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- Segment Anything 설명
- cvpr 2024
- ssl
- ICLR
- deep learning
- Computer Vision
- 논문 리뷰
- 논문리뷰
- active learning
- Data-centric
- Multi-modal
- VLM
- 자기지도학습
- ai 최신 논문
- deep learning 논문 리뷰
- Prompt란
- Segment Anything
- Stable Diffusion
- CVPR
- Prompt Tuning
- Meta AI
- Data-centric AI
- Self-supervised learning
- cvpr 논문 리뷰
- iclr spotlight
- contrastive learning
- iclr 논문 리뷰
- Segment Anything 리뷰
- iclr 2024
- Computer Vision 논문 리뷰
Archives
- Today
- Total
목록Federated Learning (1)
Study With Inha

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..
Paper Review
2023. 3. 23. 10:44