시각-언어 사전 학습 모델 기반 개방 어휘 세분화 최신 연구 동향

성민경; 이상혁; 이재성

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 성민경 (중앙대학교) 이상혁 (중앙대학교) 이재성 (중앙대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 2,815 - 2,819 (5page)

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In the domain of visual scene understanding, deep neural networks have significantly advanced core tasks such as segmentation, tracking, and detection. However, these approaches typically operate under a closed-set assumption, restricting the model to recognizing only those categories present within the training dataset. Recent advancements in visionlanguage pre-training have driven a shift towards open vocabulary settings, aiming to identify and categorize objects beyond the predefined label space in the training data. A survey paper is necessary to systematically organize the main studies in the field of open vocabulary segmentation and to suggest directions for future research. This paper investigates open vocabulary semantic segmentation, focusing on segmenting objects from arbitrary classes. We first provide a brief overview of the concept of open vocabulary segmentation and then classify its various sub-methodologies. We then examine detailed research directions for each methodology and conclude with a discussion on potential future research directions.

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이재성

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