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저자정보
정태현 (한국전자기술연구원) 이수현 (한국전자기술연구원) 김성제 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
860 - 863 (4page)

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본 논문에서는 다중 데이터셋으로 학습된 3D 분할 모델이 입력 데이터의 도메인에 대한 사전 정보 없이 추론할 수 있는 학습 방법론을 제안한다. 최근 제안된 PPT(Point Prompt Training) [1]는 도메인 프롬프트와 배치 정규화 층 디커플링을 통해 데이터셋 간 도메인 격차를 보정하여 다중 데이터셋을 학습해 SOTA 성능을 달성하였다. 그러나 이 방식으로 학습된 모델로 추론 시, 입력 데이터의 도메인 정보를 모른다면 사용할 수 없다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 2 단계로 모델을 학습하였다. 1 단계에선 기존 방식과 유사하게 도메인 프롬프트 방식으로 백본 모델을 학습하나, 단일 정규화 레이어를 사용하고, 2 단계에선 1 단계에서 학습된 모델에 프롬프트 생성기를 추가 학습하여 입력데이터에 적응적으로 프롬프트를 만들도록 설계하였다. 결과적으로 사전정보 없이 추론할 수 있는 모델을 만들었고, 타 모델 대비 경쟁력 있는 성능을 달성했다.

목차

요약
1. 서론
2. 기존 기법
3. 제안 기법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

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