Author: 신 인택
[ICML 2025] SparseVLM: Visual Token Sparsification for Efficient Vision-Language Model Inference
안녕하세요 이번에 들고온 논문도 VLM 에서의 Token pruning 논문입니다. 최근에 나온 VLM token pruning 논문들의 성능이 훨씬 개선되기도 했지만, 24년도의 FastV와 마찬가지로 llm decoder단에서의 visual-text…
[ICCV 2025] Beyond Text-Visual Attention: Exploiting Visual Cues for Effective Token Pruning in VLMs
안녕하세요 이번에 들고온 논문은 VLM 에서의 Token pruning 논문입니다. 다음연구로 VLM 에서의 visual token을 어떻게 잘 pruning 하거나 기존 방법론들을 분석해서 왜 잘되거나 잘 안되는지를…
[ICCV 2025] Is CLIP ideal? No. Can we fix it? Yes!
안녕하세요 이번에 가져온 논문은 다들 알고는 있는 CLIP 의 잠재 공간이 복잡한 시각-텍스트 상호작용을 못한다는 것을 밝히고 해결까지한 논문입니다. 처음 읽게된 이유는 흥미로운 제목과 요즘…
[SOSP 2023] Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention
안녕하세요. 이번에 들고온 논문은 LLM 을 서빙할때 KV cache 메모리 관리의 비효율을 어떻게 해결할 것인지를 다룬 논문입니다. 저희 연구실 사람들이 이런 메모리 관리 측면의 OS…
[EMLLP 2023] Grounding Visual Illusions in Language: Do Vision-Language Models Perceive Illusions Like Humans?
안녕하세요 이번에 들고온 논문은 VLM 들도 사람과 비슷하게 착시를 겪는지? 를 분석한 논문입니다. 그럼 리뷰 시작하겠습니다. Abstract Vision-Language Models 즉 VLMs 들은 인간이 생성한 방대한…
[Arxiv 2026] BabyVision: Visual Reasoning Beyond Language
안녕하세요 이번에 들고온 논문은 최신 MLLM 들의 시각적 능력이 언어적 priors에 크게 의존하고 있고 실제 모델의 근본적인 시각적 능력을 평가하기 위한 벤치마크를 제공한 논문입니다. 1/13일에…
[IJCV 2025] Guiding Audio-Visual Question Answering with Collective Question Reasoning
Guiding Audio-Visual Question Answering with Collective Question Reasoning 안녕하세요 이번에도 AVQA 관련된 논문을 들고왔습니다. 방법론적으로 현재 연구중인 상황에서 각 모달리티별 아웃풋들을 어떻게 잘 Fusion 해서…
[CVPR 2025] What’s in the Image? A Deep-Dive into the Vision of Vision Language Models
안녕하세요. 새해 첫 엑스리뷰로는 기존에 읽어왔던 AVQA 관련 논문보단 VLM 에 관련된 논문을 들고왔습니다. 뭔가 한 태스크에 시야가 갇히는 느낌이 없지않아 있어서, 좀 다른 시야를…
[WACV 2024] CAD – Contextual Multi-modal Alignment for Dynamic AVQA
제가 이번에 리뷰할 논문도 Audio Visual Question answering 태스크를 다루는 논문입니다. 저희가 실험중인 성능과 비슷한 성능을 달성하기도 했고, 실험 성능중 Audio 와 관련된 성능은 저희…
[신인택] 2025년을 보내며
안녕하세요 신인택 연구원입니다. 연구실에 들어와서 URP 후기나 상반기 회고록을 작성하였지만, 1년을 마무리하는 글을 벌써 작성하게 될줄은 몰랐네요. 분명 첫 후기에는 석사 입학까지 1년이 남은 시점이라는…
Q1. k-means 실험의 목적? >> DINOv2+k-means와 DINOv2+CA는 DINOSAURv2의 장점이 단순히 token을 줄였기 때문인지 확인하는 비교 실험입니다. 아마 리뷰어가 "그냥 토큰…