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インサイト - 원격 감지 이미지 분석
정확하고 고품질의 호수 추출을 위한 두 단계 프롬프트 강화 기법
본 연구는 프롬프트 기반 데이터셋 구축과 프롬프트 기반 및 프롬프트 프리 학습 단계로 구성된 두 단계 프롬프트 강화 프레임워크 LEPrompter를 제안하여, 기존 최신 방법 대비 호수 추출 성능을 향상시켰다.
고해상도 원격 감지 이미지에서 준지도 학습 기반 지식 증류를 통한 도로 탐지
본 연구는 준지도 학습과 지식 증류를 결합하여 효율적이고 경량화된 기계 학습 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 이를 통해 대량의 레이블되지 않은 데이터를 활용하여 교사 모델과 경량 학생 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
효율적인 대규모 비전-언어 모델의 미세 조정을 통한 세부적인 선박 분류
본 연구는 제한된 데이터 환경에서 미분류 선박 범주에 대한 분류 정확도를 향상시키기 위해 비전-언어 모델의 잠재력을 활용하는 방법을 제안한다.
