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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이준하 (한국생산기술연구원) 유수정 (한국생산기술연구원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회
발행연도
2024.11
수록면
143 - 146 (4page)

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장면 그래프 생성은 이미지 내 객체와 그들 간의 관계를 예측하여 의미론적 구조를 추론하는 작업이다. 장면 그래프 생성 모델 학습에 사용되는 데이터셋은 소수의 머리 술어가 자주 등장하고, 대부분의 술어는 등장 빈도가 낮은 긴 꼬리 분포 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 장면 그래프 생성에서 발생하는 긴 꼬리 분포 문제로 인한 편향을 완화하기 위해 자기 주도 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 술어의 희소성과 장면 그래프의 구조적 복잡성을 기반으로 계산된 난이도에 따라 모델을 점진적으로 학습시키는 것이다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 편향 완화 기법들과 비교하여 전체적인 성능 저하 없이 희소한 술어에 대한 예측 성능을 향상시킨다.

목차

요약
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 실험결과
4. 결론
참고문헌

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