[논문리뷰] Large Multimodal Models as General In-Context Classifiers본 논문은 대규모 멀티모달 모델(LMMs)이 이미지 분류 작업에서 대조 학습 기반 시각-언어 모델(VLMs)보다 성능이 떨어진다는 기존 인식을 재고하고, 인컨텍스트 학습(ICL)이 LMMs의 분류 능력을 얼마나 향상시킬 수 있는지 탐구합니다.#Review#Large Multimodal Models#In-Context Learning#Image Classification#Open-World Classification#Zero-Shot Learning#Vision-Language Models#CLIP2026년 3월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Next-Embedding Prediction Makes Strong Vision Learners본 논문은 자연어 처리 분야의 생성적 사전 훈련(generative pretraining) 성공 사례에서 영감을 받아, 다음 임베딩 예측(next-embedding prediction) 을 통해 비전 태스크에서 강력한 자기 지도 학습(self-supervised learning) 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Self-supervised Learning#Generative Pretraining#Vision Transformer#Next-Embedding Prediction#Autoregressive Model#Image Classification#Semantic Segmentation#Causal Masking2025년 12월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Collapse of Patches본 연구는 이미지 내 패치들 간의 상호 의존성을 분석하여 '패치 붕괴(patch collapse)' 라는 새로운 개념을 제안하고, 이를 통해 이미지의 불확실성을 가장 효율적으로 줄이는 최적의 패치 실현 순서 를 파악하는 것을 목표로 합니다.#Review#Patch Collapse#Image Generation#Image Classification#Masked Image Modeling#Vision Transformers#PageRank#Uncertainty Reduction#Computational Efficiency2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Local Scale Equivariance with Latent Deep Equilibrium Canonicalizer본 논문은 컴퓨터 비전에서 발생하는 객체의 지역적 스케일 변화 문제를 해결하고, 모델의 지역적 스케일 일관성(local scale consistency) 을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Scale Equivariance#Deep Equilibrium Models#Canonicalization#Computer Vision#Image Classification#Semantic Segmentation#Latent Representation#Monotone Scaling2025년 8월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Entropy Regularizing Activation: Boosting Continuous Control, Large Language Models, and Image Classification with Activation as Entropy Constraints논문은 기존의 엔트로피 정규화 방식들이 최적화 목표를 왜곡하거나 특정 도메인에만 적용 가능한 한계를 지적하며, 범용적이고 비침습적이며 이론적으로 근거 있는 새로운 엔트로피 제약 패러다임을 제안하는 것을 목표로 합니다. 이는 다양한 AI/ML 문제에서 정책의 탐색 능력과 견고성을 향상시키고자 합니다.#Review#Entropy Regularization#Activation Functions#Continuous Control#Large Language Models#Image Classification#Reinforcement Learning#Policy Stochasticity#Entropy Constraints2025년 10월 10일댓글 수 로딩 중