KimbgAI

이 논문은 수술 영상의 phase를 recognition을 하기 위한 연구로 2020년에 MICCAI에 기재됐다. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-59716-0_33 개인적으로 surgical video analysis 중 phase recognition 연구의 milestone으로 생각한다. 비교적 적용하기 간단하고 이해도 어렵지 않기 때문이다. Introduction 본 연구는 복강경 수술 비디오를 분석하여, 해당 프레임이 전체 수술 phase 중 어느 phase에 해당하는지 분류하는 연구를 진행함. Surgical workflow analysis는 환자의 안전을 증진하고, 수술 에러를 줄이고, 수술실에서 의사소통을 최적화하는데 도움을 줄 ..

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding Devlin, Jacob, et al. "Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding." arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018). 2018년에 구글에서 발표된 너무나도 유명하고 NLP 공부할때 milestone이 되는 모델이다. 시작해보자. 개요 언어모델을 개발할때 양질의 pre-trained word representation을 사용하는 것은 매우 중요함. 왜? 좋은 word representation은 down-stream tas..

이 내용은 유투브 허민석님의 자료를 공부하며 정리하기 위해 작성된 내용임을 밝힙니다. https://www.youtube.com/@TheEasyoung bag of words 란? 단어는 머신러닝 모델에 입력으로 사용하기 위해 숫자로 변환되어야함. 이를 위한 다양한 방법들이 있는데, 그 중 가장 기초적인 것이 바로 bag of words 라는 것으로 굉장히 심플하다. 전체 데이터셋에서 나타나는 모든 단어 기반으로 임의의 문장을 원핫인코딩(one-hot encoding)하여 나타낸 것. 가령, 아래와 같이 나타내는 것이다. 전체 데이터셋에서 나타나는 각각의 유니크한 문자들을 나열하고, 어떤 문장을 이루는 단어들이 해당 문장에 몇번 나타났는지 표기하는 것이다. 이로써 다른 문장들과의 유사성도 계산할 수 있다..