참조 표현 증강과 마스크 통합을 이용한 제로 샷 참조 영상 분할

Q: 이 논문에서 정의한 제로 샷 참조 영상 분할이란 무엇인가?

별도의 모델 학습 과정 없이 이미 학습이 완료된 모델을 활용하여, 자연어 지시 문구에 따라 영상 내에서 해당되는 특정 영역을 분할하여 마스크를 얻는 방법을 의미한다.

Q: 제로 샷 참조 영상 분할의 성능을 향상시키는 핵심 전략은 무엇인가?

연구 결과, 거대 언어 모델을 통한 참조 표현 증강 전략과 최적의 마스크 개수를 활용한 마스크 통합 전략을 병행함으로써 기존 방법 대비 oIoU 및 mIoU 성능을 유의미하게 향상시켰다.

송승헌; 김성식; 서정현; 이재구

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 송승헌 (국민대학교) 김성식 (국민대학교) 서정현 (국민대학교) 이재구 (국민대학교)

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

발행연도: 2024.6

수록면: 1,265 - 1,267 (3page)

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컴퓨터 비전 기술이 발전함에 따라 영상 분할작업이 다양하게 활용되고 있다. 특히 사용자의 지시에 따른 정확한 영역 분할을 위해 참조 영상 분할 과업이 사용된다. 본 논문은 물체를 볼 때, 사전 지식을 이용하여 객체를 인식하는 인간의 인지 방식에서 착안한 참조 영상 분할 프레임워크를 도입한다. 거대 언어 모델을 이 ... 전체 초록 보기

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