자기지도 학습 컴퓨터 비전

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자기지도 학습 모델의 부분 인지 능력을 활용하여 학습 데이터 여부를 효과적으로 추론할 수 있는 통합 방법 제안

자기지도 비전 트랜스포머의 국소 표현 능력을 비교 분석하여, 대조 학습 기반 방법이 마스킹 기반 방법보다 더 보편적인 패치 표현을 생성한다는 것을 발견했다.

LiFT는 사전 학습된 비전 트랜스포머 백본의 특징을 향상시키는 간단하고 효과적인 자기지도 학습 방법이다. LiFT는 최소한의 추가 연산 비용으로 비전 트랜스포머 특징의 밀도를 높여 다양한 밀집 작업에서 성능 향상을 달성한다.

LiFT는 사전 학습된 비전 트랜스포머 특징을 간단하고 효율적으로 향상시키는 자기지도 학습 기법이다.

LiFT는 사전 학습된 비전 트랜스포머 특징을 간단하고 효율적으로 밀도 높은 특징으로 변환하는 자기지도 학습 기법이다.

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