연세대 첨단컴퓨팅학부, CVPR 2025에서 9편의 논문 채택

연세대학교 첨단컴퓨팅학부 소속 연구자들의 논문 9편이 CVPR 2025(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2025)에 채택되었다.

이번 논문은 최신 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 기술을 혁신적으로 발전시키는 연구 성과로, 전 세계 연구자들로부터 높은 평가를 받았다. 특히, 딥러닝 기반 영상 이해, 자율주행, 의료 영상 분석 등 다양한 첨단 응용 분야에서 활용될 수 있는 획기적인 방법론을 제시하며 학계와 산업계의 주목을 받고 있다.

CVPR은 매년 세계적인 AI 및 컴퓨터 비전 연구자들이 모여 최첨단 연구를 발표하고 논의하는 자리로, 논문의 경쟁률이 극도로 높은 명실상부한 최상위 국제 학회이다. 이번 논문 채택을 통해 연세대학교 첨단컴퓨팅학부는 세계적 연구 경쟁력을 다시 한번 증명했으며, 글로벌 AI 연구의 선두 주자로서 자리매김하고 있다.

채택된 논문 리스트

1. Distilling Spectral Graph for Object-Context Aware Open-Vocabulary Semantic Segmentation

- Chanyoung Kim, Dayun Ju, Woojung Han, Ming-Hsuan Yang, Seong Jae Hwang

2. EditSplat: Multi-View Fusion and Attention-Guided Optimization for View-Consistent 3D Scene Editing with 3D Gaussian Splatting

- Dong In Lee, Hyeongcheol Park, Jiyoung Seo, Eunbyung Park, Hyunje Park, Ha Dam Baek, Shin Sangheon, Sangmin Kim, Sangpil Kim

3. Generative Densification: Learning to Densify Gaussians for High-Fidelity Generalizable 3D Reconstruction

- Seungtae Nam*, Xiangyu Sun*, Gyeongjin Kang, Younggeun Lee, Seungjun Oh, Eunbyung Park

4. Latent space Super-Resolution for Higher-Resolution Image Generation with Diffusion Models

- Jinho Jeong, Sangmin Han, Jinwoo Kim, Seon Joo Kim

5. Omni-RGPT: Unifying Image and Video Region-level Understanding via Token Marks

- Miran Heo, Min-Hung Chen, De-An Huang, Sifei Liu, Subhashree Radhakrishnan, Seon Joo Kim, Yu-Chiang Frank Wang, Ryo Hachiuma

- https://miranheo.github.io/omni-rgpt/

6. ORIDa: Object-centric Real-world Image Composition Dataset

- Jinwoo Kim, Sangmin Han, Jinho Jeong, Jiwoo Choi, Dongyoung Kim, Seon Joo Kim

7. SelfSplat: Pose-Free and 3D Prior-Free Generalizable 3D Gaussian Splatting

- Gyeongjin Kang*, Jisang Yoo*, Jihyeon Park, Seungtae Nam, Hyeonsoo Im, Sangheon Shin, Sangpil Kim, Eunbyung Park

8. Spatial Transport Optimization by Repositioning Attention Map for Training-Free Text-to-Image Synthesis

- Woojung Han, Yeonkyung Lee, Chanyoung Kim, Kwanghyun Park, Seong Jae Hwang

9. Your Large Vision-Language Model Only Needs A Few Attention Heads for Visual Grounding

- Seil Kang, Jinyoung Kim, Junhyeok Kim, Seong Jae Hwang