이경무, 한보형Kyoung Mu Lee, Bohyung Han
CV Lab
컴퓨터비전, 머신 러닝
- 논문
- 86
- 구성원
- 40
- 졸업생
- 94
ISPL
Multimedia Signal Processing, Computer Vision, Digital Filter Design
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 조남익 교수 연구실은 컴퓨터 비전 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 63편(T1 19편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 28명, 석사과정 5명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 67명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
15.8 · 30%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 63편
AI-Generated Image Watermarking Using Super Resolution and Image Complexity
Joon Seok Lee, Min Woo Kim, Jae Hoon Sim, Sung Ju Lee, Sang Hwa Lee, Nam Ik Cho
DarkVRAI Capture-Condition Conditioning and Burst-Order Selective Scan for Low-Light Raw Video Denoising
Youngjin Oh, Junhyeong Kwon, Junyoung Park, Nam Ik Cho
DINOLight: Robust Ambient Light Normalization with Self-supervised Visual Prior Integration
Youngjin Oh, Junhyeong Kwon, Nam Ik Cho
Faithful and Realistic Image Compression at Extreme-Low Bitrate via Pretrained Discrete Priors
Min Woo Kim, Nam Ik Cho
HFSQVAE: Hierarchical Vector Quantization with Residuals for Frequency-Specific Embedding
Min Woo Kim, Seonji Park, Nam Ik Cho
Mamba-VOS: Efficient Video Object Segmentation with Selective State Space Models
Cheolhun Jang, Wontae Kim, Daehyun Ji, Nam Ik Cho
OmniLight: One Model to Rule All Lighting Conditions
Youngjin Oh, Junyoung Park, Junhyeong Kwon, Nam Ik Cho
ParallelBench: Understanding the Trade-offs of Parallel Decoding in Diffusion LLMs
Wonjun Kang, Kevin Galim, Seunghyuk Oh, Minjae Lee, Yuchen Zeng, Shuibai Zhang, Coleman Hooper, Yuezhou Hu, Hyung Il Koo, Nam Ik Cho, Kangwook Lee
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
CV Lab
컴퓨터비전, 머신 러닝
AI Imaging Lab
계산 영상(computational imaging), 컴퓨터 비전, 기계학습의 기초 방법론을 연구하며, 초해상화·디노이징·저조도 복원·디블러 등 영상 복원과 온디바이스 ML을 다룹니다.
CIPLab
컴퓨터 비전, 계산 이미징, 컴퓨터 그래픽스, 머신러닝 연구
IMPEL Lab
신호처리 이론에 기반한 해석 가능한 AI 학습 알고리즘과 영상 복원·재구성·분할 기술을 연구하며, 이를 MRI·CT 등 의료영상 AI 시스템으로 구현해 임상 적용을 목표로 합니다.