초록
우리는 유사한 의미론적 개념을 이미지나 이미지 집합 내에서 위치화할 수 있는 방법인 딥 피처 팩토리제이션(DFF)을 제안합니다. DFF를 사용하여 깊은 합성곱 신경망이 학습한 특징에 대한 인사이트를 얻고, 이 과정에서 특징 공간 내 계층적 클러스터 구조를 감지합니다. 이를 히트맵으로 시각화하여 이미지 집합 간의 의미론적으로 일치하는 영역을 강조함으로써 네트워크가 '인식'하는 유사성을 드러냅니다. DFF는 공통 분할(co-segmentation)과 공통 위치화(co-localization) 작업에도 활용될 수 있으며, 이들 작업에 대한 최신 연구 결과를 보고합니다.