9481 편의 논문
이 논문은 고해상도와 저해상도 이미지를 동시에 처리하는 이중 비주얼 토크나이저, 다중 스케일 토크를 융합하는 양측 주의 네트워크, 그리고 KAN 기반의 정밀한 비선형 정렬 프로젝터를 도입하여 기존 시각 - 언어 모델의 한계를 극복하고 다중 모달 및 다중 태스크 토크 통신 시스템의 성능을 향상시킨 'TaiChi' 프레임워크를 제안합니다.
RAISE 는 복잡한 텍스트-이미지 생성 작업에서 고정된 반복 횟수나 추가 학습 없이, 요구사항 기반의 적응적 진화 프레임워크를 통해 생성 후보를 정제하고 불만족 요소를 동적으로 식별하여 계산 효율성과 정렬 정확도를 동시에 극대화하는 새로운 방법론을 제안합니다.
이 논문은 비전 트랜스포머의 토큰 그룹화 전략에 대한 복잡한 설계가 불필요하며, 위치 정보와 헤드 다양성 등 네 가지 핵심 조건만 충족된다면 단순한 무작위 그룹화 전략이 다양한 시각 작업 및 다른 모달리티에서 기존 방법들을 능가하는 성능을 발휘함을 실험과 분석을 통해 증명합니다.
이 논문은 3D 재구성에서 관찰되지 않은 영역의 아티팩트를 해결하고 확장성을 높이기 위해, 기존 관측 데이터와의 일관성을 유지하면서 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 양방향 생성 모델을 학습한 후 이를 단일 패스로 수백 프레임을 생성하는 인과적 자동회귀 모델로 증류하는 2 단계 파이프라인 'ArtiFixer'를 제안합니다.
이 논문은 가시성, 시점 변화, 이상치로 인한 어려움을 극복하기 위해 점별 신뢰도를 최적 수송의 마진으로 활용하는 'COG'라는 비지도 프레임워크를 제안하여, 단일 참조 뷰를 기반으로 한 새로운 물체의 6DoF 자세 추정을 수행합니다.
이 논문은 긴 시간의 웹 작업에서 발생하는 한계를 해결하기 위해 동적 궤적 요약과 인사이트 검색을 결합한 훈련 불필요의 이중 기억 증강 프레임워크인 M를 제안하며, 이를 통해 다양한 벤치마크에서 성공률 향상과 토큰 사용량 감소를 동시에 달성함을 보여줍니다.
본 논문은 병리학 전체 슬라이드 이미지 분석을 위해 다중 인스턴스 학습 기반의 계층적 특징 통합과 맞춤형 손실 함수를 도입하여 거시적 및 미시적 분류 성능을 모두 향상시킨 'HiClass' 프레임워크를 제안하고, 위생검 조직 데이터셋을 통해 그 유효성을 입증합니다.
이 논문은 제안한 'EmbedLens' 분석 도구를 통해 멀티모달 대규모 언어 모델의 시각 토큰이 의미적 희소성을 가지며, 이미지 정보를 주로 담고 있는 '살아있는 토큰'만으로도 대부분의 작업이 가능하고 내부 계산이 불필요함을 규명하여 효율적인 모델 설계를 위한 토큰 가지치기 및 중간 계층 주입 전략을 제시합니다.
이 논문은 시각적 질문 응답 시스템의 환각 현상을 해결하기 위해 모델의 내부 지식 신뢰도를 기반으로 외부 정보 활용을 동적으로 조절하는 '다중 모달 적응형 검색 증강 생성 (MMA-RAG)' 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 다양한 다중 모달 시나리오에서 응답 정확도와 추론 견고성을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
이 논문은 기존 스테레오 비디오 데이터를 활용한 비용 효율적인 데이터 구축 파이프라인과 아키텍처 변경 없이 GRPO 기반의 강화 학습을 통해 2D RGB 입력만으로 4D 시공간 이해 및 추론 능력을 획기적으로 향상시킨 MLLM-4D 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 Vision Transformers 의 자기 주의 메커니즘이 가진 2 차 복잡성 문제를 해결하기 위해 테스트 시간 학습 (TTT) 을 비선형적 시각 표현 학습에 도입하여, 선형 시간 복잡도와 높은 효율성을 갖춘 새로운 비전 백본인 Vision-TTT 를 제안하고 ImageNet 분류 및 하류 작업에서 뛰어난 성능을 입증했습니다.
이 논문은 생성 콘텐츠의 지역별 수렴 패턴을 분석하여 학습 없이 적응형 토큰 스케줄링을 수행함으로써 생성 품질을 유지하면서 확산 모델의 생성 속도를 평균 2 배까지 향상시키는 'Jano' 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 비동기 온라인 강화학습 프레임워크와 우세성 기반 순위 선호도 최적화 (ARPO) 알고리즘을 도입하여 3D 메시 생성의 학습 효율성과 일반화 성능을 동시에 향상시킨 SOTA 모델 'Mesh-Pro'를 제안합니다.
이 논문은 정보 보존을 위한 휴리스틱 시공간 기준과 블록 단위 조기 종료 전략을 도입하여, 학습 없이도 다양한 스파이킹 트랜스포머 아키텍처의 계산 및 저장 오버헤드를 줄이면서 경쟁력 있는 성능을 유지하는 'TP-Spikformer'를 제안합니다.
이 논문은 이미지 캡션 생성 모델의 약점을 악용하여 적은 양의 패치 수정만으로도 임의의 캡션 (심지어 모욕적이거나 콘텐츠 필터를 우회하는 은어 포함) 을 생성할 수 있는 범용 적대적 공격 'CaptionFool'을 제안하고, 이를 통해 배포된 비전 - 언어 모델의 심각한 취약점을 경고합니다.
이 논문은 소규모 의료 데이터셋에서 비쌍합 CBCT-to-CT 변환의 불안정성을 해결하기 위해 DINOv3 인코더와 글로벌 CT 메모리 뱅크를 활용한 검색 기반 가짜 쌍 (retrieval-guided pseudo pairs) 구성 전략을 도입한 '검색 증강 흐름 매칭 (RAFM)'을 제안하고, SynthRAD2023 벤치마크에서 기존 방법들을 능가하는 성능을 입증했습니다.
이 논문은 3D 비전 트랜스포머를 활용하여 연속적인 MRI 슬라이스, 다중 관심 영역, 그리고 인구통계학적 및 인지 평가 데이터를 통합하는 'MIMD-3DVT'라는 새로운 방법을 제안함으로써 알츠하이머병 진단 정확도를 97.14%까지 향상시켰음을 보여줍니다.
이 논문은 MLLM 기반 평가 모델의 신뢰성을 진단하기 위한 10 차원 능력 중심 벤치마크인 M-JudgeBench 와 이를 개선하기 위한 MCTS 기반 데이터 생성 프레임워크 Judge-MCTS 를 제안하여, 더 강력한 평가 모델 M-Judger 를 개발하고 그 우수성을 입증했습니다.
이 논문은 약한 감독 비디오 이상 탐지 (WS-VAD) 의 한계를 극복하기 위해 이상 연결 성분 메커니즘과 의도 인식 전략을 결합하고 이상 속성 정보를 활용하여 프레임별 의미 정보를 효과적으로 학습하는 새로운 프레임워크 'LAS-VAD'를 제안하고, XD-Violence 와 UCF-Crime 데이터셋에서 기존 최첨단 방법들을 능가하는 성능을 입증합니다.
이 논문은 수술실 환경에서 카메라 보정 및 RGB-D 등록의 불확실성으로 인한 3D 추적 오류를 해결하기 위해, 다중 뷰 메트릭 기하 보정 모듈을 통해 스케일 일관성을 확보한 후 가림에 강인한 3D 포인트 추적을 수행하는 'Geometry OR Tracker'를 제안합니다.