이 논문은 데이터 효율적인 범용 시각 예측 모델 Chameleon을 제안한다. Chameleon은 다양한 실세계 시나리오에서 소량의 레이블로도 유연하게 적응할 수 있다.
핵심 내용은 다음과 같다:
Chameleon은 동물 키포인트 탐지, 6D 포즈 추정, 의료 영상 분할, 비디오 객체 분할, 예시 기반 객체 계수, 세포 인스턴스 분할 등 다양한 실세계 작업에서 소량의 레이블로도 우수한 성능을 보였다. 이는 Chameleon이 데이터 효율적이고 범용적인 시각 예측 모델임을 보여준다.
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Donggyun Kim... klo arxiv.org 04-30-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.18459.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä