세밀한 객체 인식을 위한 자기 지도 학습 모델의 전이 학습

Q: 이 논문에서 정의한 세밀한 이미지 인식이란 무엇인가?

세밀한 이미지 인식은 제품 인식, 의류 검색 등 다양한 응용 분야에서 실용적 가치를 가지는 문제이다. 이미지 내의 미세한 특징을 학습하여 객체를 정확하게 분류하거나 식별하는 것을 목표로 하며, 기존 지도 학습 방식의 한계를 극복하고자 자기 지도 학습 모델을 활용한다.

Q: 자기 지도 사전학습 모델의 전이 학습 시 성능 향상을 위한 효과적인 전략은 무엇인가?

연구 결과, 자기 지도 사전학습 모델을 세밀한 이미지 인식에 전이 학습할 때, 모델의 모든 파라미터를 업데이트하기보다 마지막 블록만을 미세 조정하는 것이 성능 향상에 효과적이다. 또한 패치 토큰 간의 의미 정보 일치를 고려하는 consistency 손실 함수를 추가하면 더욱 미세한 표현을 학습할 수 있다.

이예진; 황상흠

학술대회자료

세밀한 객체 인식을 위한 자기 지도 학습 모델의 전이 학습 Transfer Learning of Self-supervised Pretrained Models for Fine-grained Image Recognition

저자정보: 이예진 (서울과학기술대학교) 황상흠 (서울과학기술대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 927 - 929 (3page)

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세밀한 객체 인식을 위한 자기 지도 학습 모델의 전이 학습

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세밀한 이미지 인식(fine-grained image recognition) 문제는 제품 인식, 의류 검색 등의 다양한 어플리케이션에서 실용적인 가치를 낸다. 대부분의 fine-grained image recognition에 관련한 연구는 정답 레이블이 존재하는 상황을 가정한다. 본 연 ... 전체 초록 보기

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