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AI 탐구노트

LLMDet : 대규모 언어 모델을 활용한 개방형 객체 탐지 성능 향상

인공지능이 이미지를 이해하고 분석하는 기술은 지난 몇 년간 눈부신 발전을 이루어왔습니다. 특히 객체 탐지(Object Detection) 분야에서는 특정 사물이나 개념을 사진 속에서 찾아내는 기술이 널리 사용되고 있습니다. 기존의 객체 탐지 모델들은 사전에 학습된 제한된 범위의 클래스(폐쇄형, Closed-set)에서만 작동했지만, 최근에는 학습 데이터에 없는 새로운 개념까지 인식할 수 있는 ‘개방형(Open-vocabulary) 객체 탐지’가 주목받고 있습니다. 예를 들어, 모델이 한 번도 본 적 없는 ‘드론’이라는 단어를 입력받고, 이미지 속에서 드론을 찾아낼 수 있는 능력을 갖추는 것입니다. 하지만 기존의 개방형 객체 탐지 모델은 보통 이미지의 특정 영역(region)에 대한 짧고 단순한 설명을 학..
AI 기술 2025. 8. 14. 14:58
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