[논문리뷰] Learning Image-based Tree Crown Segmentation from Enhanced Lidar-based Pseudo-labels본 연구는 항공 이미지에서 나무 수관을 자동으로 분할하고 구분하는 데 있어 텍스처 및 부분적 겹침으로 인한 어려움을 해결하고자 합니다.#Review#Instance Segmentation#Tree Crown Delineation#Remote Sensing#Lidar Data#Multispectral Imagery#Pseudo-labeling#Segment Anything Model (SAM)#Deep Learning2026년 2월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VideoMaMa: Mask-Guided Video Matting via Generative Prior논문은 비디오 매팅 모델이 실제 세계 비디오에 효과적으로 일반화되지 못하는 문제, 즉 레이블링된 데이터의 희소성과 합성 비디오와 실제 비디오 간의 도메인 간극을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Matting#Diffusion Models#Generative Priors#Mask-Guided#Pseudo-labeling#Large-scale Dataset#Zero-shot Generalization2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Boosting Unsupervised Video Instance Segmentation with Automatic Quality-Guided Self-Training이 논문은 비디오 인스턴스 분할(VIS)에서 발생하는 합성-실제(synthetic-to-real) 도메인 간극 과 높은 주석 비용 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 인간 주석 없이 실제 비디오에 대한 다중 인스턴스 분할 및 추적 성능을 향상시키는 데 중점을 둡니다.#Review#Unsupervised Video Instance Segmentation#Self-Training#Quality Assessment#Pseudo-labeling#Domain Adaptation#VideoMask2Former#YouTubeVIS2025년 12월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Big Models Train Small Ones: Label-Free Model Parity Alignment for Efficient Visual Question Answering using Small VLMs본 논문은 시각 질문 답변(VQA) 태스크에서 Small Vision-Language Models (S-VLMs) 의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#VQA#Small VLMs#Large VLMs#Knowledge Transfer#Pseudo-labeling#Label-Free Learning#Model Parity Alignment#Computational Efficiency2025년 9월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SPARSE Data, Rich Results: Few-Shot Semi-Supervised Learning via Class-Conditioned Image Translation의료 영상 분야에서 레이블링된 학습 데이터의 부족 으로 인한 딥러닝 모델의 한계를 극복하고, 특히 5개에서 50개 사이의 매우 적은 레이블링된 샘플 만 사용 가능한 저데이터(low-data) 환경 에서 강건한 이미지 분류 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Semi-supervised Learning#Few-shot Learning#Medical Imaging#GAN-based Methods#Image-to-image Translation#Pseudo-labeling#Ensemble Learning2025년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Pseudo2Real: Task Arithmetic for Pseudo-Label Correction in Automatic Speech Recognition본 논문은 ASR 도메인 적응 시 타겟 도메인의 실제 레이블(ground truth)이 없는 상황에서 pseudo-labeling 으로 인해 발생하는 체계적인 오류 패턴을 완화하는 것을 목표로 합니다.#Review#ASR#Pseudo-labeling#Domain Adaptation#Task Arithmetic#Correction Vector#Accent Adaptation#Speaker Clustering#Model Editing2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] D2E: Scaling Vision-Action Pretraining on Desktop Data for Transfer to Embodied AI본 논문은 물리적 상호작용 데이터 수집의 높은 비용으로 인해 Embodied AI 의 확장이 제한되는 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 데스크톱 환경(주로 게임)의 풍부한 센서모터 상호작용을 활용하여 로봇의 Embodied AI 작업을 위한 효과적인 사전 훈련(pretraining) 기반 을 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Embodied AI#Vision-Action Pretraining#Desktop Data#Inverse Dynamics Model (IDM)#Pseudo-labeling#Robotics#Generalization#Data Compression2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중