Unsupervised Semantic Segmentation With

언감지 학습을 이용한 의미 분할은 이미지-텍스트 쌍으로 사전 학습된 특성을 사용하여 사람의 의미적 감독 없이 픽셀 단위로 의미 분할을 수행하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이 작업의 목표는 이미지 내에서 다양한 객체의 경계와 범주를 자동으로 학습하여 라벨링되지 않은 데이터에서 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것입니다. 이 기술의 활용 가치는 주석 비용을 크게 줄이고 대규모 데이터셋에서 모델 성능을 개선하는 데 있으며, 자율 주행 및 의료 이미지 분석과 같은 시나리오에 적합합니다.