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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제11호
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 538 - 543 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2023.29.11.538
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비주얼 그라운딩은 여러 독립체가 있는 이미지와 독립체를 나타내는 지칭 표현이 주어졌을 때 해당 독립체를 찾는 태스크다. 이를 활용하는 이동형 로봇, 스마트 차량, 혹은 드론에 입력되는 시각 정보의 화질은 다양하며, 작은 독립체를 잘 탐지할 수 있어야 한다. 하지만 기존의 비주얼 그라운딩 모델들이 학습한 데이터는 독립체의 크기에 대한 편향을 갖고 있기 때문에 작은 독립체를 잘 탐지하지 못하는 문제를 보여 실세계에서의 적용성이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 비주얼 그라운딩 데이터셋의 물체 크기에 대한 편향을 정량적으로 확인하였으며, 기존 모델이 작은 독립체를 잘 탐지하지 못하는 것을 보인다. 또한, 이를 해결하기 위하여 학습되는 독립체의 크기를 다양하게 하여 데이터셋 편향이 줄어들도록 데이터를 변형하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 적용한 두 비주얼 그라운딩 모델에서 모두 작은 물체를 탐지하는데 성능이 향상됨을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터 변형 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
S. Kazemzadeh, V. Ordonez, M. Matten, and T. Berg, “Referitgame: Referring to objects in photographs of natural scenes,” in Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 787-798, 2014.
P. Wang, A. Yang, R. Men, J. Lin, S. Bai, Z. Li, J. Ma, C. Zhou, J. Zhou, and H. Yang, “Ofa: Unifying architectures, tasks, and modalities through a simple sequence-to-sequence learning framework,” in International Conference on Machine Learning, pp. 2331
A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, Ł. Kaiser, and I. Polosukhin, “Attention is all you need,” Advances in neural information processing systems, vol. 30, 2017.
Z. Yang, J. Wang, Y. Tang, K. Chen, H. Zhao, and P. H. Torr, “Lavt: Language-aware vision transformer for referring image segmentation,” arXiv preprint arXiv:2112.02244, 2021.
Z. Liu, Y. Lin, Y. Cao, H. Hu, Y. Wei, Z. Zhang, S. Lin, and B. Guo, “Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows,” in Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 10012-10022, 2021.
P. Wang, A. Yang, R. Men, J. Lin, S. Bai, Z. Li, J. Ma, C. Zhou, J. Zhou, and H. Yang, “Ofa: Unifying architectures, tasks, and modalities through a simple sequence-to-sequence learning framework,” in International Conference on Machine Learning, pp. 2331
A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, Ł. Kaiser, and I. Polosukhin, “Attention is all you need,” Advances in neural information processing systems, vol. 30, 2017.
Z. Yang, J. Wang, Y. Tang, K. Chen, H. Zhao, and P. H. Torr, “Lavt: Language-aware vision transformer for referring image segmentation,” arXiv preprint arXiv:2112.02244, 2021.
Z. Liu, Y. Lin, Y. Cao, H. Hu, Y. Wei, Z. Zhang, S. Lin, and B. Guo, “Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows,” in Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 10012-10022, 2021.
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