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CVPR 2019에서 발표된 MRI Reconstruction 관련 논문으로, 1) MRI reconstruction 과정에서 uncertainty를 함께 측정하였으며, 2) 별도의 evaluator network를 이용하여 매 시점에서 다음 sampling할 위치를 찾는 active sampling을 수행했다. 논문 링크, 코드 Introduction 🍏 Uncertainty에는 model uncertainty와 data uncertainty 두 가지가 있다. Model uncertainty는 모델이 완벽하지 않을 때 발생하는 예측값의 불확실성이고, data uncertainty는 데이터 자체에 내재된 불확실성이다. MRI reconstruction의 경우에는 k-space에서 데이터의 일부만 얻은 후..

논문: https://arxiv.org/pdf/1703.04977.pdf Epistemic uncertainty와 aleatoric uncertainty를 동시에 측정할 수 있게 해주는 방법을 소개한 논문이다. 논문을 간단히 정리하고 PyTorch 코드를 함께 소개하고자 한다. Uncertainty의 종류 1. Epistemic uncertainty (=Model uncertainty) 모델구조나 학습과정에서 발생하는 uncertainty이다. 모델이 충분히 학습되지 않았을 수도 있고, 전체 데이터 분포를 다 학습하지 못했을 수도 있고, 모델의 구조가 지나치게 단순하거나 복잡할 수도 있다. Epistemic uncertainty는 데이터셋 보강, 모델 구조 수정, 학습 방법 변경 등의 방법으로 줄일 수 ..

NeurIPS 2021에서 발표된 논문으로, single image super-resolution (SISR)을 위해 uncertainty를 이용한 loss를 제안했다. 맨 아래에 PyTorch로 구현된 코드를 정리해 놓았다. 논문 링크: https://papers.nips.cc/paper/2021/file/88a199611ac2b85bd3f76e8ee7e55650-Paper.pdf Supplementary: https://papers.nips.cc/paper/2021/file/88a199611ac2b85bd3f76e8ee7e55650-Supplemental.pdf Homepage: https://see.xidian.edu.cn/faculty/wsdong/Projects/UDL-SR.htm https:/..