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[ICML 2026] Causal-JEPA: Learning World Models through Object-Level Latent Masking
안녕하세요. 오늘은 ICML 2026에서 소개된 Causal-JEPA(C-JEPA)를 리뷰해보도록 하겠습니다. 제목을 직역하면 객체 단위의 latent masking을 통한 world model 학습인데요, 핵심 컨셉은 object-level masking을 통해 객체 간…
[ICML 2026] Zooming without Zooming: Region-to-Image Distillation for Fine-Grained Multimodal Perception
안녕하세요오늘은 ICML2026에 억셉된 논문이자 ICML참관했을때 주의깊게 봤던 포스터였던 논문인 Zooming without Zooming 논문을 리뷰해보겠습니다.들어가기에 앞서 간략하게 설명하자면 추론 과정에서 이미지의 작은 영역을 반복적으로 크롭하고 확대하는…
[ICLR 2021] AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE
안녕하세요. 강희승입니다. 지난주 Transformer에 이어, Computer Vision 연구에 Transformer를 적용한 ViT에 대해서 리뷰하려고 합니다. ViT는 현재 VLM에서도 많이 채택되어 활용되기 때문에, 다시 한번 복습하고자 해당…
[ICRA 2025] Dual-BEV Nav: Dual-layer BEV-based Heuristic Path Planning for Robotic Navigation in Unstructured Outdoor Environments
Introduction 여전히 저자들은 로봇이 path planning을 잘못하고 있다고 시작합니다. 먼저 local한 path planning 관점에서는 outdoor의 변화무쌍한 환경으로 인해 traversability map을 제대로 감지 못한다고 합니다. 이를…
[CVPR2025] ProAPO: Progressively Automatic Prompt Optimization for Visual Classification
Abstrcat 대규모 이미지-텍스트 데이터로 학습된 VLM은 classification에서 상당한 개선을 이루었으나, 모델의 성능이 프롬프트 품질에 의존하게 됩니다. 최근 연구들은 LLM이 생성한 시각적 설명이 VLM의 일반화 능력을…
ICML 2026 참관기
안녕하세요. 서울 코엑스에서 열린 ICML을 다녀오며 느낀점을 참관기로 남겨보려합니다. ICML은 ML 분야 최상위 학회이고 서울 코엑스에서 열렸습니다. 이번 ICML 2026에는 2만4천에 달하는 논문들이 투고되었고 그…
2026 상반기 회고
안녕하세요, RCV 연구실 1년차이자, 막내이자, 로보틱스 팀이자, 이제 곧 입대를 하는 김기현입니다. 저도 전혀 생각하지 않고 있었는데 이번 URP 분들을 보니 저도 1년 동안 연구실…
[ICML 2026] Adaptive Token Refinement in Long-Tailed Large Vision-Language Models Fine-Tuning
대부분의 모델이 가지는 long-tailed 문제를 해결하려고 한 ICML 논문에 대해 리뷰해보겠습니다. Venue: ICML 2026Authors: Wenjun Miao, Mingda Li, Yanchao Hao, Zheng WeiAffiliation: Beihang University (Beijing), Tencent…
ICML 2026 참관기
금해 감사하게도 7월 6일부터 11일까지 6일간 개최된 ICML에 참석할 수 있게 되었습니다. 올해 ICML은 기존 제출 논문의 2배에 달하는 논문이 제시되며 수량적으로 큰 변화를 맞이한…
ICML 2026 참관기
안녕하세요 ! 이번주는 서울 코엑스에서 열린 ICML 2026에 7월7일부터 7월9일까지 3일간 참석한 참관기를 작성해보았습니다! ICML이 ML분야의 대표적인 국제학회인 만큼 최신 연구를 직접 눈으로 보고, 멋진…
Q1. k-means 실험의 목적? >> DINOv2+k-means와 DINOv2+CA는 DINOSAURv2의 장점이 단순히 token을 줄였기 때문인지 확인하는 비교 실험입니다. 아마 리뷰어가 "그냥 토큰…