Club380 🌌 Tabular 모델 개발 : TabTransformer 정해진 일정보다 조굼 더 늘어지게 됐따ㅠ모델 먼저 짜놓으려구예시 부탁ㅠㅠ! 자원도 없어서...사비 더 지출 예정*^^*이거 안 돼두 우리 연구실 이제 곧 서버 쓸 수 있을 둣.. 일단 내가 TabTransformer~소으니가 FT-trans포머🌌 Tabular 데이터 보기SubHaloIDSnapshot Phase훔ㅋㅋㅋㅋㅋ 연습 후 전송🌌 Tabular 모델 개발 TabTransformer: Tabular Data Modeling Using Contextual EmbeddingsWe propose TabTransformer, a novel deep tabular data modeling architecture for supervised and semi-supervised learning. The T.. 2025. 8. 8. 👁️ KCCV 2025 - DAY 2 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 8. 5. 👁️ KCCV 2025 - DAY 1 : 쓰다가밥먹으러감 August 4 (Mon) - 6 (Wed) Main Conference: August 4 - 6, BEXCO, Busan, Korea Workshop/Tutorial: August 1, Virtual Only Host(사단법인) 한국컴퓨터비전학회" data-og-host="kcvs.kr" data-og-source-url="https://kcvs.kr/?act=info.workshop&pseq=8" data-og-url="https://kcvs.kr/?act=info.workshop&pseq=8" data-og-image=""> KCVS 사단법인 한국컴퓨터비전학회KCCV 2025 Korean Conference on Computer Vision Website http://kccv2023.kcvs.kr .. 2025. 8. 4. 🌌 이미지 Only XAI 결과 해석 공유 호이이이 이미지 Only 결과 해석 공유 | Notion크게 두 가지 모델(CNN 기반 / Transformer 기반)에 대해 각각 하나의 대표 모델을 사용half-echinodon-afc.notion.site 🎞️ Grad-CAM원리: 클래스 예측에 대한 출력의 기울기(gradient)를 마지막 convolution layer의 feature map에 곱하여 클래스별 활성화 맵(CAM)을 생성.특징:마지막 conv 레이어의 공간적 정보만 사용 → 모델이 어디를 중요하게 보는지 시각화 가능.구현이 단순하고 연산 속도가 빠름.작은 물체나 복잡한 구조를 완벽히 포착하기 어려움.적합: 모델의 주요 시각적 주의 영역을 빠르게 확인할 때, 기본적인 해석 목적으로 활용.🎞️ Smooth Grad-CAM원리: 여.. 2025. 7. 31. 🥼 Agile 4차 랩실 미팅 면담 내용 정리Grad-CAM 및 Attention 관련 논의Grad-CAM본질적으로 네트워크 전체의 그레디언트를 활용하며, 특정 레이어를 꼭 정의할 필요 없이 이미지 내 중요한 영역을 시각화하는 방식으로 이해해도 무방.글로벌 평균 풀링(GAP) 방식에서는 마지막 레이어 가중치의 기여도를 계산하여 이미지의 중요 부분을 찾음.픽셀 값이 노멀라이즈되어 있어 서로 다른 이미지 간 비교는 완전히 정확하지 않을 수 있음.전체 이미지에서 min-max 정규화를 적용하면 통합 해석이 가능하지만, 특정 이미지가 지나치게 어둡거나 밝게 표현될 수 있음.Attention Rollout교수님은 용어 자체에 익숙하지 않으나, 여러 레이어의 어텐션 값을 누적하여 해석하는 방법으로 추정.과거 연구에서 어텐션 해석은 신뢰성이 10.. 2025. 7. 30. 💛 UCPC 2025 스태프&사진작가 + Jump Trading 후원사 lunch + (컴포트랩인턴제안/SUAPC팀결성) 7시까지....도착6시 출발...5시 기상... 본선본선 참가 정보 본선 대회는 예선 대회에서 부정행위 검사를 마치고 결격사유가 없는 팀 중, 본선 진출 팀으로 선발된 팀이 진출하게 됩니다. 일정 7월 26일 (토) 09:00 – 18:30 장소 LG전자 서초R&D캠2025.ucpc.me오 예린아 메타 태그 넣어 줘... 우승 상품들이 다 내 집에 있었기 때문에~ 운전!새벽 드라이브 좋더라..공기가 깨끗한..색온도 -의 느낌LG R&D 캠퍼스 도착 ✌🏻✌🏻✌🏻✌🏻✌🏻✌🏻✌🏻✌🏻✌🏻 우리 아가들 실물 오랜만에공병공 팀 : 지언오빠 수민언니 경욱오빠UCPC신촌 팀 : 채연이 진한오빠 나도리씨연세대 짱팀 (팀명이뭐더라.. : 형진님 태윤님을 봐서 반가웠다 정휘님도~자꾸 hell.. 2025. 7. 30. 🥼 Agile 3차 랩실 미팅 📌 연구 미팅 요약 🔍 이미지 모델 성능 비교사용 모델: ConvNeXt, AutoEncoder, CNN, Swin Transformer, MaxViT 등관찰된 특징하지만 모델마다 pretraining 여부, 파라미터 수, 학습 도메인 차이 등이 다르기 때문에 단순 비교로 논문을 쓰기는 어려움.“모델 간 성능 차이”보다는, 가장 적합한 모델을 골라 ‘어디에 쓸 수 있는지’ 설명하는 방식이 더 논문 주제로 타당할 것이라는 의견. 🔍 평가 지표 관련 이슈Accuracy와 F1-score 간의 차이가 거의 없어서 weighted average 처리 여부에 대한 의문 제기.단순 평균일 경우 일반적으로 두 지표 간 차이가 커야 함.Weighted F1-score를 사용했다면 클래스 불균형을 반영한 지표로.. 2025. 7. 24. 🛡️ UCPC 11차 회의 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 7. 21. 🌄 이미지 Only 모델 결과 해석 - GRAD-CAM 기법특징강점약점Grad-CAM마지막 Conv 레이어의 gradient를 이용해 특징 맵 생성직관적이며 널리 쓰임해상도가 낮고 세밀한 정보 반영 부족Grad-CAM++Grad-CAM의 개선판, 비선형 클래스 응답 고려객체가 여러 개 있거나 불명확할 때 더 정확계산 비용 약간 증가Guided Backpropagation입력 → 출력까지 gradient를 그대로 backprop 후 시각화입력 이미지 기반 미세 특징 시각화에 적합단독 사용 시 의미 해석 어려움SmoothGrad입력에 노이즈 추가하여 여러 번 gradient를 계산하고 평균노이즈 제거로 불안정성 보완 → 선명한 마스크 생성계산량 증가Score-CAMgradient 없이 activation map의 중요도를 직접 계산더 직관적이고 안정적 (No g.. 2025. 7. 21. [Explaining deep learning of galaxy morphology with saliency mapping] : XAI 천문학 논문 1 https://academic.oup.com/mnras/article/511/4/5032/6529251 🔭 개요 XAI 기법이 천문학 데이터에도 적용 가능함을 입증하는 것이 목적 Galaxy Zoo 프로젝트 데이터 XAI 기법 중 하나인 saliency map을 이용해 이미지 처리에서 양적 측정(예: 막대 길이)을 수행bar structure (막대형 은하의 막대 부분)에 집중 CNN이 예측한 결과에 대해 SMOOTHGRAD를 사용해 saliency map을 얻고,이를 바탕으로 막대 길이를 측정 🔥 SALIENCY MAPPING (주목도 맵) 🧠 Saliency Map이란?CNN이 이미지를 어떻게 분류했는지 그 내부 작동을 시각적으로 설명하는 기법이미지의 어떤 부분이 해당 분류에 얼마나 기여했는지.. 2025. 7. 21. 이전 1 2 3 4 5 ··· 38 다음
