학습 가능한 매개변수를 활용한 사진에 자유로운 의미론적 분할 성능 개선

Q: 이 논문에서 정의한 학습 가능 매개변수란 무엇인가?

학습 가능 매개변수는 기존 IFSeg 모델이 사용하던 고정된 문자열 프롬프트를 대체하는 여러 개의 학습 가능한 텍스트 토큰으로, 다양한 클래스와 도메인에 대한 일반화 성능을 향상시키기 위해 최적화 과정을 거쳐 모델이 스스로 학습하는 값이다.

Q: 학습 가능 매개변수를 활용한 의미론적 분할 성능 개선의 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 학습 가능 매개변수를 텍스트 프롬프트로 사용하면 다양한 클래스와 특정 도메인에 대한 일반화 능력이 크게 향상된다. 이는 모델이 고정된 프롬프트의 한계를 넘어 데이터 특성에 맞춰 최적화된 표현을 학습하여 의미론적 분할 성능을 높이기 때문이다.

윤의현; 이현종; 이재구

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 윤의현 (국민대학교) 이현종 (국민대학교) 이재구 (국민대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,203 - 1,205 (3page)

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최근 컴퓨터 비전 과업에서 대형 시각-언어 모델은 다양한 과업에서 활용된다. 하지만 대형 시각-언어 모델을 활용해 의미론적 분할을 수행하는 연구는 부족하다. 본 논문은 시각-언어 모델을 활용해 사진 없이 의미론적 분할을 수행하는 모델인 IFSeg의 기존 문제점을 보완하여 성능향상을 달성하였다. 기존 IFSeg는 학습에 사용하는 문자열 프롬프트를 고정하여 사 ... 전체 초록 보기

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