#segmentation

LocalLLaMA에서 공유된 Falcon Perception/Falcon OCR 글은 0.6B와 0.3B 규모의 비교적 작은 모델로 grounding, segmentation, OCR을 풀어내는 설계를 부각시켰다.

r/MachineLearning의 Reddit 토론이 breast MRI segmentation의 age-related bias를 다룬 arXiv 논문을 조명했다. 논문은 automated labels가 fairness 평가를 왜곡하는 'Biased Ruler' effect를 만들 수 있으며, younger 환자 집단의 성능 격차를 breast density만으로 설명할 수 없다고 말한다.

r/MachineLearning에서 주목한 유방암 segmentation 연구는 자동 생성 라벨을 학습과 평가에 함께 쓰면 younger patient 집단의 성능 저하와 bias가 실제보다 덜 드러날 수 있다고 지적한다.