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Reading computer vision closely.
Paper reviews, implementation notes, and research logs by Jisang Lee.
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All papers →- Seeing the Unseen: A Semantic Alignment and Context-Aware Prompt Framework for Open-Vocabulary Camouflaged Object SegmentationSuCLIP은 context-aware prompt, class-aware feature selection, semantic consistency loss, text query decoder로 OVCOS의 semantic confusion을 직접 다룬다.ICCV 2025
- 논문 리뷰 툴을 블로그에 붙인 방법논문 PDF를 받아 한국어 블로그 글로 정리하고 GitHub 블로그까지 반영하는 도구를, Codex가 다루기 쉬운 구조로 정리한 과정을 적었습니다.
- Rethinking Detecting Salient and Camouflaged Objects in Unconstrained ScenesUSC12K는 두 객체 유형의 네 논리적 존재 시나리오를 주석한다. USCNet은 inter-sample·intra-sample prompt query와 CSCS metric으로 상호 혼동을 모델링·평가한다.ICCV 2025
- Beyond Single Images: Retrieval Self-Augmented Unsupervised Camouflaged Object DetectionRISE는 annotation 없이 dataset-level prototype library를 만들고, Clustering-then-Retrieval과 Multi-View KNN Retrieval로 더 안정적인 pseudo mask를 생성한다.ICCV 2025
- Improving SAM for Camouflaged Object Detection via Dual Stream AdaptersSAM-DSA는 RGB-D dual stream adapter, model/modal bidirectional knowledge distillation, prompt update와 dual mask prediction으로 SAM을 COD에 맞춘다.ICCV 2025
- Enhancing Prompt Generation with Adaptive Refinement for Camouflaged Object DetectionARM은 multimodal 정보와 mask prompt를 동시에 보정하고, refinement 과정의 중간 표현을 auxiliary embedding으로 재사용해 SAM에 더 풍부한 조건을 제공한다.ICCV 2025
- ESCNet: Edge-Semantic Collaborative Network for Camouflaged Object DetectionAETP가 edge–texture를 공동 인식하고, DSFA가 local complexity와 orientation에 맞춰 sampling하며, MFMM이 계층 특징을 점진적으로 보정한다.ICCV 2025
- Multi-modal Segment Anything Model for Camouflaged Scene SegmentationBLIP text·visual embedding, multi-level adapter, SAM dense embedding 교체를 통해 prompt-free multimodal COD를 구현하고 다른 segmentation task로도 확장한다.ICCV 2025
M.S. student at AIMLab, Hanbat National University, working across remote sensing, medical imaging, forgery detection, and open-vocabulary vision.
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