소수 샘플 비디오 객체 인식을 위한 ProtoNet 개선: ORBIT 챌린지 2022 우승자

이 연구에서는 2022년 ORBIT Few-Shot Video Object Recognition 챌린지의 우승 솔루션을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 ProtoNet 기반 아키텍처를 바탕으로 하며, 세 가지 효과적인 기술을 도입하여 성능을 향상시켰다. 이러한 기술들은 임베딩 적응(embedding adaptation), 균일한 영상 클립 샘플러(uniform video clip sampler), 그리고 유효하지 않은 프레임 탐지(invalid frame detection)를 포함한다. 또한, 모듈성, 호환성 및 성능 향상을 위해 공식 코드베이스를 재설계하고 재구현하였다. 본 연구의 구현체는 학습 및 테스트 시 데이터 로딩 속도를 크게 향상시켰다.