Disjoint 10 1

Disjoint 10-1은 컴퓨터 비전 분야에서 모델의 일반화 능력을 엄격하게 테스트하고 평가하기 위한 방법입니다. 이 방법은 카테고리를 철저히 구분하여, 모델이 미처 보지 못한 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화할 수 있는지를 확인합니다. 데이터셋을 훈련용과 테스트용으로 완전히 분리된 두 부분으로 나누어, 모델이 새로운 카테고리에서의 성능이 더 진정성 있게 신뢰할 수 있도록 합니다. 이 방법은 특히 오픈 월드 인식 및 제로샷 학습 등의 시나리오에서 모델의 강건성과 적응성을 향상시키는 데 큰 가치를 가지고 있습니다.