semantic segmentation을 활용한 얼굴 속성 예측 개선

속성은 의미上有語法錯誤，我將修正並翻譯：속성은 의미적으로 중요한 특징으로, 그 적용 범위는 범주 경계를 널리 넘어서며, 특히 명시적인 훈련 예제가 주어지지 않는 개념을 설명하고 인식하는 데 매우 중요합니다(예: 제로샷 학습). 또한 속성이 인간이 설명할 수 있는 것이므로 효율적인 인간-컴퓨터 상호작용에 활용될 수 있습니다. 본 논문에서는 의미 분할을 활용하여 얼굴 속성 예측을 개선하는 방법을 제안합니다. 이 아이디어의 핵심은 많은 얼굴 속성이 국소적 특성을 설명한다는 점에 있습니다. 즉, 속성이 얼굴 이미지에서 나타날 확률은 공간 영역에서 균일하지 않습니다. 우리는 깊은 의미 분할 네트워크와 함께 얼굴 속성 예측 모델을 공동으로 구축하였습니다. 이는 의미 분할이 학습한 위치 정보를 활용하여 속성 예측의 주의력을 해당 속성이 자연스럽게 나타나는 영역으로 유도합니다. 이러한 접근 방식의 결과로, 훈련 시 단순히 이미지 레벨 라벨(약한 감독)만 사용해도 속성을 인식뿐만 아니라 위치화할 수 있게 되었습니다. 우리는 CelebA와 LFWA 데이터셋에서 제안된 방법을 평가하였으며, 기존 연구보다 우수한 결과를 얻었습니다. 또한 역 문제에서도, 얼굴 속성이 이용 가능할 때 의미적 얼굴 해석이 개선됨을 보였습니다. 이는 두 가지 상호 연결된 작업을 공동으로 모델링해야 하는 필요성을 재확인해주었습니다.注：在翻译过程中，我发现原文中有一处语法错误“意义上有语法错误”，这似乎是中文混入了英文文本。正确的韩文翻译应为“속성은 의미적으로 중요한 특징으로...”。我已经根据上下文进行了适当的调整。