Accepted at ICLR 2024 Conference LoRA 업그레이드 버전 저자는 SAM의 한계점을 명시하면서 이를 해결하기 위한 method를 제안함. 이때, 좀 더 efficient하면서 여러 도메인에서 general하게 쓸 수 있는 LoRA 기반의 새로운 PEFT method를 제안 Convolution Meets LoRA: Parameter Efficient Finetuning for Segment Anything Model The Segment Anything Model (SAM) stands as a foundational framework for image segmentation. While it exhibits remarkable zero-shot generalization in ..

# Foundation # Medical # Wide sperctrum of tasks Paper : https://arxiv.org/abs/2304.12306 Segment Anything in Medical Images Medical image segmentation is a critical component in clinical practice, facilitating accurate diagnosis, treatment planning, and disease monitoring. However, current methods predominantly rely on customized models, which exhibit limited generality across arxiv.org Code : ..

sam 코드에 대해 분석해보려고 한다. Github : https://github.com/facebookresearch/segment-anything/tree/main Image Encoder - Image embedding 생성 실제 이미지를 image embedding으로 변환 x image [bs, 3, 1024, 1024] [1] patch map 생성 x = self.patch_embed(x) # [b, h, w, c] PatchEmbed() : image -> patch map def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor : x = self.proj(x) # Cov2d(3, 768, (16,16), (16,16)) # B C H W -> B H W..

2023년도 2학기를 괴롭힌 개발자대회가 끝나고, 한참 지나서야 리뷰를 남겨본다. 너무 힘들었어서 회고 하기도 싫었지만.. 마음을 다잡고 써본다. GitHub : https://github.com/LSTM2023 YouTube : https://youtube.com/@LSTM-vm7ee?si=nRDuaPTrV0n-HTDs 프로젝트 시작 전 교내 캡스톤 대회에서 운 좋게도 대상을 타서, 팀원들과 다른 공모전 나가보자~ 하다가 공개 sw개발자 대회를 찾았다. 다만, 고민되는 점이 디자인을 잘하는 사람이 없다는 점이어서, 주변에서 디자인쪽으로 전공하시는 분을 찾아서 같이 하게 되었다. 총 팀원은 컴공(5) + 디자인(1)으로 구성하였다. 프로젝트 시작 (07 ~ 08) 첫번째로 한 일은 개선할 점을 정했다. ..

일정 : 11/3(목) ~ 11/4(토) 장소 : 일산 킨텍스 제 2전시장 7A홀 한참 인턴을 진행하고 있었던, 8월에 소중대 측에서 연락이 왔다. 바로 1학기때 캡스톤 대상 탄 작품 가지고 페스티벌에 학교 대표로 참여해주겠냐는 내용이었다. 숙박, 식비 모두 지원해준다하고, 장학금까지 준다고 해서 흔쾌히 하겠다고 하였다. 🪶 11/02 (목) - 사전 설치 사전 설치를 위해 시작 전날인 목요일에 킨텍스에 도착했다. 도착하니, 2시쯤이였는데.. 아직 공사도 다 안된 상태여서, 소중대측에서 부탁한 박스만 옮기고, 숙소로 갔다. 숙소는 킨텍스 바로 옆의 케이트리 호텔로 잡아주셨다. 호텔에서 체크인 한 후, 스타벅스로 카공하러 갔다. 바쁜 4학년들은 어딜 가도 노트북을 들고 카페를 찾는다..😩 저녁으로는 초밥을..

요즘 SAM을 활용한 모델들이 많이 나오는데, medical 영역에서도 많이 시도되고 있는 것 같다. 오늘은 그 중 하나를 리뷰해보려 한다. paper : https://arxiv.org/abs/2306.13731 github : https://github.com/xhu248/AutoSAM/tree/main GitHub - xhu248/AutoSAM: finetuning SAM with non-promptable decoder on medical images finetuning SAM with non-promptable decoder on medical images - GitHub - xhu248/AutoSAM: finetuning SAM with non-promptable decoder on medic..