Diffusion 기반 생성모델의 Encoder 함수의 학습 기술 개발
summary.ai는 KAIST와 협력하여, Diffusion기반 생성모델의 Encoder학습 방법론을 개발하였다. 지금까지 Diffusion모델은 Noise생성을 활용하여 Deterministic Encoder만을 활용할 수 있었지만, 이를...
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NEWS
2022년 11월 28일
Unknown Class에 대한 Segregation기반 분류 학습 기법 개발
summary.ai는 KAIST와 협력하여, 지금까지 알려지지 않았던 이미지 분류 경우에 대해 자동으로 탐지하며, 이에 대한 분류 기준을 설정하는 기계학습 기법을 개발하였다. 지금까지 이미지 기반 품질검사를 수행할 때, 사전에 정의되지 않은...
2022년 7월 17일
Diffusion기반 생성모델 학습방법 성능 향상을 위한 기법 개발
summary.ai는 KAIST와 협력하여, Diffusion 기반 생성모델의 학습성능을 높이는 방법을 고안하였다. Diffusion 모델은 Reverse Diffusion을 통하여 생성을 수행하는데, Diffusion의 분산에 따른 생성과정의...
2022년 7월 17일
잘못된 Label이 있는 데이터셋의 학습분류기 성능 향상 연구 기술 개발
summary.ai는 KAIST와 협업하여, Noisy Dataset의 Classifier 학습 성능 개선을 위한 생성모델 연구를 진행하였다. 제시된 기술은 잘못 부여된 Label을 교정하기 위한, 가상의 Label을 생성하는 확률 기반...
2021년 12월 7일
Look-Ahead기반의 데이터 증강을 통한 Active Learning 성능 향상 기술 개발
summary.ai는 KAIST와 협업하여, Data Augmentation의 효과를 감안하여 Active Learning의 Query Set를 선정하는 기계학습 기법을 개발하였다. 해당 기술은 Annotation이 부족한 이미지 기반 품질검사의...
2021년 6월 19일
자가-지식 증류를 활용한 Semantic Segmentation분석 성능 개선 기술 개발
summary.ai는 KAIST와 협업하여, Knowledge Distillation이 다양한 Resolution에서 수행될 수 있는 인공신경망 구조를 개발하였다. 해당 기술은 용접이미지 분석등의 이미지 기반 품질검사의 핵심 기반 기술로 활용될...
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