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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,428 - 1,432 (5page)
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We propose SG-MIM, a novel Structured knowledge Guided Masked Image Modeling framework designed to enhance dense prediction tasks by utilizing structured knowledge alongside images. SG-MIM employs a lightweight relational guidance framework, allowing it to guide structured knowledge individually at the feature level rather than naively combining at the pixel level within the same architecture, as is common in traditional multi-modal pre-training methods. This approach enables the model to efficiently capture essential information while minimizing discrepancies between pre-training and downstream tasks. Fur-thermore, SG-MIM employs a selective masking strategy to incorporate structured knowledge, maximizing the synergy between general repre-sentation learning and structured knowledge-specific learning. Our method requires no addi-tional annotations, making it a versatile and effi-cient solution for a wide range of applications. Our evaluations on the KITTI, NYU-v2, and ADE20k datasets demonstrate SG-MIM's superiority in monocular depth estimation and semantic segmen-tation.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Method
Ⅲ. Experiments
Ⅳ. Conclusion
References
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