핵심 개념
다중계층 교차 모달 정렬 프레임워크를 통해 텍스트 감독에서 시맨틱 분할을 효율적으로 학습하고 탁월한 결과를 달성함.
초록
최근 텍스트 감독에서 시맨틱 분할 학습의 중요성
다중계층 교차 모달 정렬 프레임워크 소개
훈련 및 추론 단계의 정렬 간격 문제 해결
새로운 적응적 시맨틱 유닛 소개
실험 결과 및 성능 비교
통계
텍스트 감독에서 시맨틱 분할을 위한 학습 데이터: 8.7mIoU
CC3M 데이터셋에서 훈련한 결과: 4.72M 학습 가능한 매개변수
인용구
"우리의 방법은 수동 밀도 주석 없이 상태-of-the-art 성능을 달성합니다."
"다중계층 교차 모달 정렬은 훈련-테스트 정렬 간격을 해결하고 적응적 예측을 가능하게 합니다."