Machine learningDeep learning / NLP / CV
도메인 적응형 비전 트랜스포머
도메인 적응형 비전 트랜스포머(DA-ViT)는 사전 학습된 비전 트랜스포머 백본 위에 적대적 정렬, 자기 지도 학습, 또는 어텐션 레벨 브리징과 같은 도메인 적응 기법을 적용하여 레이블이 지정된 소스 도메인의 시각적 지식을 레이블이 없거나 거의 없는 타겟 도메인으로 이전함으로써, 표준 ViT 미세 조정의 한계를 초래하는 분포 이동을 줄입니다.
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출처
- Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., ... & Houlsby, N. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
- Yang, L., Balaji, Y., Lim, S. N., & Shrivastava, A. (2023). TVT: Transferable Vision Transformer for Unsupervised Domain Adaptation. Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 520-530. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Vision Transformer (DA-ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/domain-adaptive-vision-transformer
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