주재글 연구실
한국과학기술원 본교(제1캠퍼스) 김재철AI대학원
주재글 교수
Visual Reinforcement Learning
Virtual Try-On
Vision Transformers
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주재글 연구실
김재철AI대학원 주재글
김재철AI대학원 연구실은 첨단 인공지능 기술을 활용한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히 비전 트랜스포머와 시각 강화 학습 분야에서 두드러진 성과를 보이고 있으며, 최근에는 가상 착용과 인터랙티브 객체 검출 기술을 개발하여 산업계와의 협업 가능성을 높이고 있습니다. 연구실은 지난 3년간 다수의 국제 학술지 논문을 발표하였으며, 이를 통해 학계와 산업계에서 높은 평가를 받고 있습니다.
Visual Reinforcement Learning
Virtual Try-On
Vision Transformers
대표 연구 분야
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비전 트랜스포머와 시각-모터 제어의 효과적인 적응
비전 트랜스포머(Visual Transformer)와 시각-모터 제어(Visuo-Motor Control) 분야에서 효과적인 적응을 위한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이 연구는 기존의 컨볼루션 신경망 구조를 트랜스포머 모델에 주입하여, 시각 정보의 추출과 처리 과정을 개선하고자 합니다. 이러한 접근 방식은 로봇 제어, 자율 주행, 증강 현실 등 다양한 응용 분야에서의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히, 트랜스포머 모델의 학습 속도와 정확도를 유지하면서도 높은 적응력을 보장하는 것이 주요 목표입니다. 이를 통해 실시간으로 변화하는 환경에서도 안정적인 시각-모터 제어가 가능해집니다.
주요 논문
13
발행물 전체보기
1
A Simple Convolution Injector for Vision Transformer Towards Effective Adaptation in Visuo-Motor Control
Dongyoon Hwang, Byungkun Lee, Hojoon Lee, Hyunseung Kim, Jaegul Choo
International Conference on Machine Learning (ICML), 2024
2
Investigating Pre-Training Objectives for Generalization in Visual Reinforcement Learning
Donghu Kim, Hojoon Lee, Kyungmin Lee, Dongyoon Hwang, Jaegul Choo
International Conference on Machine Learning (ICML), 2024
3
Slow and Steady Wins the Race: Maintaining Plasticity with Hare and Tortoise Networks
Hojoon Lee, Hyeonseo Cho, Hyunseung Kim, Donghu Kim, Dugki Min, Jaegul Choo, Clare Lyle
International Conference on Machine Learning (ICML), 2024