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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,165 - 1,168 (4page)
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In recent years, multimodal approaches have garnered significant attention in the field of artificial intelligence (AI), enabling the integration of various data types for enhanced understanding and processing. This study proposes a method utilizing a multimodal large language model (LLM) to upload images and extract attributes of objects within those images, such as gender, age, color, and shape. By mimicking human visual perception, the proposed approach aims to provide a deeper understanding and meaning from image data, allowing for accurate classification of objects.
The research seeks to overcome the limitations of traditional unimodal object recognition technologies by presenting a more sophisticated and practical object classification system. By leveraging the strengths of multimodal LLMs, the method allows for the consideration of extensive data and diverse contexts in classification tasks. This exploration of application potential across various industries aims to contribute to the advancement of AI technologies.
The paper will examine the foundational concepts and developmental background of multimodal LLMs, detail the proposed methodology, and demonstrate the effectiveness of this approach through experimental results. Ultimately, this study aims to unveil new possibilities for object classification using multimodal LLMs and outline future research directions.
The research seeks to overcome the limitations of traditional unimodal object recognition technologies by presenting a more sophisticated and practical object classification system. By leveraging the strengths of multimodal LLMs, the method allows for the consideration of extensive data and diverse contexts in classification tasks. This exploration of application potential across various industries aims to contribute to the advancement of AI technologies.
The paper will examine the foundational concepts and developmental background of multimodal LLMs, detail the proposed methodology, and demonstrate the effectiveness of this approach through experimental results. Ultimately, this study aims to unveil new possibilities for object classification using multimodal LLMs and outline future research directions.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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