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이 글은 종양 예측 프레임워크 MOSAIC-ST 구현 과정에서 수행한 fusion strategy 비교 실험 과정을 정리하였다. 단순 concat부터 attention, similarity, gated fusion까지 네 가지 전략을 직접 비교하고, 인코더 구조와의 상호작용까지 함께 분석하였다. 1. 실험 배경멀티모달 학습에서 "어떻게 두 modality를 합치느냐"는 성능에 생각보다 큰 영향을 준다. 단순히 feature를 이어붙이는 것(concat)과, 두 modality 간 관계를 명시적으로 모델링하는 것(attention, gated) 사이에는 분명한 차이가 존재한다. MOSAIC-ST는 WSI 이미지와 Spatial Transcriptomics(ST) 데이터를 통합하는 프레임워크인데, spot..

졸프 2026. 5. 8. 20:57

[2104.14294] Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers Emerging Properties in Self-Supervised Vision TransformersIn this paper, we question if self-supervised learning provides new properties to Vision Transformer (ViT) that stand out compared to convolutional networks (convnets). Beyond the fact that adapting self-supervised methods to this architecture works particarxiv.orgfac..

논문 리뷰 2026. 1. 18. 07:53

[2503.19283] ISPDiffuser: Learning RAW-to-sRGB Mappings with Texture-Aware Diffusion Models and Histogram-Guided Color Consistency ISPDiffuser: Learning RAW-to-sRGB Mappings with Texture-Aware Diffusion Models and Histogram-Guided Color ConsistencyRAW-to-sRGB mapping, or the simulation of the traditional camera image signal processor (ISP), aims to generate DSLR-quality sRGB images from raw data..

논문 리뷰 2026. 1. 11. 11:50

내가 진행하고 있는 연구의 주제는 다음과 같다.본격적인 연구를 시작하기에 앞서 관련 논문을 리딩하고 데이터셋 조사를 먼저 진행했다. 지도교수님이 추천해주신 핵심 논문은 아래와 같이 총 세 가지이며, 이 논문들에서 사용된 기술들을 이번 연구의 주요 기술 요소로 삼았다. 그중에서도 scMODAL에 대해 먼저 정리하고자 한다. scMODAL바이오 관련 논문은 처음인데 방법론이나 구조가 깔끔해서 읽는데 큰 어려움은 없었지만 결과 부분은 해석하기 쉽지 않았다.scMODAL: a general deep learning framework for comprehensive single-cell multi-omics data alignment with feature links | Nature Communications..

졸프 2025. 11. 27. 22:19

[2501.06655] Personalized Preference Fine-tuning of Diffusion Models Personalized Preference Fine-tuning of Diffusion ModelsRLHF techniques like DPO can significantly improve the generation quality of text-to-image diffusion models. However, these methods optimize for a single reward that aligns model generation with population-level preferences, neglecting the nuances of indivarxiv.org 1. Intro..

논문 리뷰 2025. 9. 28. 11:37

[2311.12908] Diffusion Model Alignment Using Direct Preference Optimization Diffusion Model Alignment Using Direct Preference OptimizationLarge language models (LLMs) are fine-tuned using human comparison data with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) methods to make them better aligned with users' preferences. In contrast to LLMs, human preference learning has not been widely earxi..

논문 리뷰 2025. 9. 28. 00:09

[2306.09334] Personalized Image Enhancement Featuring Masked Style Modeling Personalized Image Enhancement Featuring Masked Style ModelingWe address personalized image enhancement in this study, where we enhance input images for each user based on the user's preferred images. Previous methods apply the same preferred style to all input images (i.e., only one style for each user); in contrastarxi..

논문 리뷰 2025. 9. 26. 20:54