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초록·키워드
This research presents a novel approach to Visual Grounding, addressing the challenge of handling new classes with minimal data. Traditional models often rely on extensive fine-tuning for new tasks, which is time-consuming and inefficient. To overcome this, we propose a few-shot learning architecture that eliminates the need for fine-tuning by incorporating a template-based multimodal prompt with learnable embeddings. Additionally, our model integrates a fusion module and contrastive loss to enhance generalization across unseen classes. Our approach achieves 83.6% accuracy on the RefCOCOg dataset, demonstrating significant improvements in performance on novel classes.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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