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insight - 컴퓨터 비전 및 딥러닝
자동화된 푸즈볼 게임 상태 감지를 위한 CNN 기반 접근법
본 연구에서는 푸즈볼 게임의 상태를 정확하게 감지하기 위해 CNN 기반의 회귀 모델을 제안한다. 이를 통해 게임 상태 데이터를 DRL 시스템에 제공할 수 있다.
야간 물체 탐지를 위한 협력 학습 모델
제안된 CoS 프레임워크는 글로벌-로컬 변환 모듈과 프록시 기반 타겟 일관성 메커니즘을 활용하여 주간과 야간 시나리오 간의 의미적 일관성을 효과적으로 포착하고, 이를 통해 도메인 간 큰 격차를 해소한다.
실제 공간 맥락 정보를 활용하면 대조 학습 모델의 효과가 향상된다
실제 공간 맥락 정보를 활용하면 대조 학습 모델의 성능이 향상된다.
학습 CNN을 통한 ViT 활용: 도메인 적응을 위한 명시적 클래스 특정 경계 모델
ViT의 강점인 전역 표현 능력과 CNN의 지역 표현 능력을 결합하여 도메인 간 차이를 효과적으로 해소하는 하이브리드 모델을 제안한다.
다중 작업 밀집 예측을 위한 저차원 전문가 혼합 기법
본 논문은 다중 작업 밀집 예측을 위한 새로운 디코더 기반 방법인 저차원 전문가 혼합(MLoRE) 기법을 제안한다. MLoRE는 전문가 간 전역적 관계를 명시적으로 모델링하고, 전문가 수를 늘려 표현 능력을 확장하면서도 계산 비용을 효과적으로 제어한다.
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