Machine learningDeep learning / NLP / CV
약지도 학습 비전 트랜스포머
약지도 학습 비전 트랜스포머(WS-ViT)는 정밀한 픽셀 수준 주석이 없는 이미지 데이터를 사용하여 Vision Transformer를 훈련합니다. 대신 이미지 수준 클래스 태그, 바운딩 박스 또는 웹 스크랩 텍스트와 같이 더 저렴하고 노이즈가 있는 감독을 사용합니다. 트랜스포머의 전역 자기 주의 메커니즘은 이러한 불완전한 레이블로부터 객체를 지역화하고 판별 특징을 학습하는 데 특히 효과적입니다.
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출처
- Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J., & Houlsby, N. (2021). An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale. In International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
- Zhou, Z.-H. (2022). A brief introduction to weakly supervised learning. National Science Review, 5(1), 44–53. DOI: 10.1093/nsr/nwx106 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Vision Transformer (WS-ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/weakly-supervised-vision-transformer
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