核心概念
Chameleon은 다양한 실세계 시나리오에서 소량의 레이블로도 유연하게 적응할 수 있는 데이터 효율적인 범용 시각 예측 모델이다.
要約
이 논문은 데이터 효율적인 범용 시각 예측 모델 Chameleon을 제안한다. Chameleon은 다양한 실세계 시나리오에서 소량의 레이블로도 유연하게 적응할 수 있다.
핵심 내용은 다음과 같다:
- 다양한 입력 모달리티를 처리할 수 있는 인코딩 메커니즘을 설계하였다.
- 작업별 적응 메커니즘을 개선하여 다양한 출력 구조와 의미를 가진 작업에 유연하게 적응할 수 있게 하였다.
- 다양한 도메인과 작업을 포함하는 대규모 메타 학습 데이터셋을 구축하였다.
- 모델 용량과 해상도를 확장하여 성능을 향상시켰다.
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.
統計
이 모델은 최대 50개의 레이블로도 다양한 실세계 작업에 적응할 수 있다.
메타 학습 데이터셋은 17개의 다양한 밀집 시각 예측 작업을 포함하고 있다.
引用
"Chameleon은 다양한 실세계 시나리오에서 소량의 레이블로도 유연하게 적응할 수 있는 데이터 효율적인 범용 시각 예측 모델이다."
"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."