Machine learningDeep learning / NLP / CV
다중 양식 이미지 분류
다중 양식 이미지 분류는 이미지 특징과 함께 텍스트 캡션, 오디오 또는 구조화된 메타데이터와 같은 추가 양식을 통합하여 표준 시각적 분류를 확장합니다. 별도의 인코더가 각 양식을 처리하고, 그 표현이 융합되며, 공동 분류기가 대상 레이블을 할당합니다. CLIP과 같은 모델은 이미지-텍스트 정렬이 대규모에서 제로샷 및 퓨샷 이미지 분류를 가능하게 함을 보여줍니다.
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출처
- Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., ... & Sutskever, I. (2021). Learning transferable visual models from natural language supervision. Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 139, 8748–8763. link ↗
- Ngiam, J., Khosla, A., Kim, M., Nam, J., Lee, H., & Ng, A. Y. (2011). Multimodal deep learning. Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML), 689–696. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Image Classification (Vision + Auxiliary Modality Fusion). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/multimodal-image-classification
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