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洞見 - 컴퓨터 비전, 객체 탐지
객체 탐지를 위한 도메인 적응 기술의 통합 및 개선
본 연구는 도메인 적응 객체 탐지(DAOD) 기술의 성능 향상을 위해 기존 방법론의 문제점을 해결하고 새로운 기술을 제안한다. 구체적으로 ALDI 프레임워크를 통해 기존 방법론을 통합하고 공정한 비교를 가능하게 하며, 강력한 사전 학습 전략과 다중 작업 연성 증류 기법을 포함하는 ALDI++ 모델을 제안하여 최신 성능을 달성한다.
객체 탐지를 위한 도메인 적응 기술의 통합 및 개선
도메인 적응 객체 탐지 기술은 학습 데이터와 테스트 데이터 간의 분포 차이로 인한 성능 저하 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 본 연구에서는 기존 기술의 한계를 분석하고, 이를 해결하기 위한 새로운 프레임워크와 방법론을 제안한다.
다양한 방향의 객체 탐지를 위한 효율적인 그룹 단위 회전 및 주의 집중 기법
본 논문은 객체의 다양한 방향 정보를 효과적으로 학습하기 위해 그룹 단위 회전 및 주의 집중 기법을 제안한다. 이를 통해 기존 방법 대비 파라미터 수를 크게 줄이면서도 성능을 향상시킬 수 있다.
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