
이 연구는 비디오 질문 답변 문제에서 불충분한 레이블 문제를 해결하기 위해 순위 증류 프레임워크 RADI를 제안한다. RADI는 불완전한 레이블로 학습된 교사 모델의 답변 순위를 활용하여 학생 모델의 성능을 향상시킨다.


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비디오 질문 답변을 위한 불충분한 레이블에 대한 순위 증류


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이 연구는 비디오 질문 답변 문제에서 불충분한 레이블 문제를 해결하기 위해 순위 증류 프레임워크 RADI를 제안합니다. RADI는 불완전한 레이블로 훈련된 교사 모델의 순위 정보를 활용하여 학생 모델의 성능을 향상시킵니다. 또한 순위 정보의 편향성을 극복하기 위해 적응형 쌍대 순위 증류와 부분 리스트 순위 증류 방법을 제안합니다.


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비디오 질문 답변에서 불충분한 레이블에 대한 순위 증류
