머신 비전에서 자기 감독 학습이란 무엇인가

자기 지도 학습은 머신 비전 모델 학습 방식을 변화시킵니다. 시스템이 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 스스로 레이블을 생성하여 학습할 수 있도록 합니다. 레이블이 지정된 데이터 세트가 부족하거나 생성 비용이 많이 들 때 이 접근 방식은 필수적입니다. 자기 지도 학습을 사용하면 이미지와 비디오에 숨겨진 패턴을 발견하여 더욱 효율적인 학습을 구현할 수 있습니다. 데이터 구조를 활용하여 더욱 스마트한 시스템을 구축할 수 있습니다. 자기 지도 학습 머신 비전 시스템은 사람의 주석에 크게 의존하지 않고도 복잡한 작업에 적응할 수 있습니다.

주요 요점

• 자기 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 없이도 모델을 학습하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 비용을 절감할 수 있습니다.

• 프리텍스트 작업이 핵심입니다. 이를 통해 모델이 레이블을 생성하고 유용한 패턴을 학습할 수 있습니다.

• 이 방법은 모델이 다양한 작업에서 원활하게 작동하는 데 도움이 됩니다. 새로운 용도에도 쉽게 적응할 수 있습니다.

• 자기 지도 학습은 로봇이나 카메라처럼 실시간으로 잘 작동합니다. 빠르게 적응합니다.

• 자기 지도 학습을 사용하면 머신 비전 시스템이 더 좋아지다 그리고 많은 부분에서 더 정확해졌습니다.

자기 감독 학습이 다른 패러다임과 어떻게 다른가

지도 학습 vs. 자기 지도 학습

지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다. 각 입력에 명확한 레이블을 지정하면 시스템이 특정 패턴을 학습할 수 있습니다. 이와 대조적으로, 자기 지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하고 사전 텍스트 작업을 통해 자체 레이블을 생성합니다. 따라서 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 확보하는 데 비용이 많이 드는 상황에 적합합니다.

자기 지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용하여 유연성을 제공하지만, 더 많은 계산 노력이 필요합니다. 다음과 같은 작업을 위한 모델을 학습하는 데 사용할 수 있습니다. 이미지 분류 인간의 주석에 의존하지 않고.

비지도 학습 vs. 자기지도 학습

비지도 학습은 미리 정의된 레이블 없이 데이터에서 패턴을 발견하는 데 중점을 둡니다. 클러스터링이나 이상 탐지에 사용할 수 있습니다. 반면, 자기 지도 학습은 사전 텍스트 작업을 사용하여 데이터 자체에서 레이블을 생성합니다. 이 접근 방식을 사용하면 분류나 회귀와 같이 지도 학습과 유사한 작업에 대한 모델을 학습할 수 있습니다.

자가지도 학습 비지도 학습과 지도 학습의 장점을 결합하여 두 접근 방식의 격차를 해소합니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터로 모델을 학습하는 데 사용할 수 있으며, 지도 학습과 유사한 결과를 얻을 수 있습니다.

지도 학습과 비지도 학습 간의 격차 해소

자기 지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습 패러다임의 중간 지점 역할을 합니다. 프리텍스트 작업을 신중하게 설계하고 하이퍼파라미터를 조정함으로써 지도 학습과 유사한 수준의 성능을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, SimCLR과 VICReg와 같은 방법은 대조 기법과 비대조 기법이 어떻게 서로 다른 접근 방식을 통합할 수 있는지 보여줍니다. 이러한 유연성 덕분에 레이블이 지정된 데이터에 크게 의존하지 않고도 다양한 작업에서 우수한 성능을 보이는 모델을 학습할 수 있습니다.

자기 지도 학습은 머신 비전 작업에 대한 접근 방식을 혁신합니다. 높은 정확도를 유지하면서도 레이블이 지정된 데이터의 필요성을 줄여 최신 AI 시스템을 위한 강력한 도구로 자리매김합니다.

자기 감독 학습의 메커니즘

자기 지도 학습의 사전 상황 작업

프리텍스트 작업은 모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 레이블을 생성할 수 있도록 하여 자기 지도 학습에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 작업에는 모델이 의미 있는 표현을 학습하는 데 도움이 되는 보조 문제 해결이 포함됩니다. 예를 들어, 색상 지정, 패치 예측 또는 직소 퍼즐 풀기 등의 작업을 사용하여 딥러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다. 여러 프리텍스트 작업을 결합하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

이러한 작업은 모델이 데이터의 고유한 구조에 집중하도록 유도하여 학습 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어, 색상 지정과 패치 예측 및 직소 퍼즐을 결합하면 0.98의 분류 정확도를 달성하여 멀티태스크 학습의 효과를 보여줍니다.

대조 학습 기술

대조 학습 기법은 데이터 샘플을 비교하여 모델의 학습을 돕습니다. 이미지 쌍 간의 유사점과 차이점을 식별하도록 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이 접근법은 유사한 샘플 간의 거리를 최소화하고 다른 샘플 간의 거리를 최대화하는 손실 함수를 사용합니다. SimCLR 및 MoCo와 같은 방법은 자기 지도 학습을 위한 표현 학습에서 상당한 개선을 보였습니다. 이러한 기법은 클래스 간의 미묘한 차이를 이해하는 것이 필수적인 이미지 분류와 같은 작업에 특히 효과적입니다.

자기 예측 학습 및 마스크 모델링

자기 예측 학습은 입력 데이터의 누락된 부분을 예측하는 데 중점을 둡니다. 이 분야에서 널리 사용되는 방법인 마스크 모델링은 이미지의 특정 부분을 마스크 처리하고 모델을 학습시켜 재구성하는 과정을 포함합니다. 이 기법은 모델이 전역 및 지역 특징을 효과적으로 포착하도록 돕습니다. 예를 들어, OBI-CMF는 전역 세부 정보를 더 잘 포착하여 MAE 및 MFM과 같은 방법보다 성능이 뛰어나 클래스 간 차이가 큰 클래스를 구분하는 데 이상적입니다.

마스크 모델링은 Caltech101과 Oxford Flowers를 포함한 다양한 데이터 세트에서 유망한 결과를 보여주었습니다.

머신 비전 시스템에서의 자기 감독 학습을 위한 기술

이미지 증강 및 표현 학습

이미지 증강은 자기 지도 학습 개선에 중요한 역할을 합니다. 무작위 자르기, 뒤집기, 색상 왜곡과 같은 변환을 적용하여 컴퓨터 비전 모델이 견고한 특징을 학습하도록 도울 수 있습니다. 이러한 기법은 모델이 이미지의 표면적인 세부 사항보다는 본질적인 패턴에 집중하도록 합니다. 예를 들어, 무작위 자르기는 모델이 다양한 관점에 적응하도록 하는 반면, 색상 왜곡은 조명 조건에 관계없이 객체를 식별하도록 합니다.

생성적 적대 신경망(GAN)은 증강을 한 단계 더 발전시킵니다. GAN은 모델이 더 깊은 표현을 학습하도록 하는 맞춤형 변환을 생성합니다. 이러한 접근 방식은 자기 지도 학습 모델의 일반화 능력을 향상시켜 다음과 같은 후속 작업에서 더욱 효과적이게 만듭니다. 물체 감지 이미지 분류. 표현 학습과 결합된 다양한 증강 전략은 컴퓨터 비전 모델의 견고성과 적응성을 크게 향상시킵니다.

비전 작업을 위한 대조적 사전 훈련

대조적 사전 학습은 이미지 쌍을 비교하여 컴퓨터 비전 모델을 학습시키는 데 도움이 됩니다. 이 기법은 모델이 샘플 간의 유사점과 차이점을 식별하도록 학습시킵니다. 예를 들어, DINO와 SimCLR과 같은 방법은 대조적 손실 함수를 사용하여 특징 공간에서 유사한 이미지를 서로 가깝게 끌어당기고, 유사하지 않은 이미지는 서로 떨어뜨립니다.

대조적 방법은 레이블이 지정된 데이터의 필요성을 줄여 자기 지도 학습의 가장 큰 과제 중 하나를 해결합니다. DINO와 같은 모델은 미세 조정 없이도 경쟁력 있는 성능을 보여주며 그 효과를 입증합니다. 실험 결과, 큐레이션된 데이터셋으로 학습된 모델이 큐레이션되지 않은 데이터셋으로 학습된 모델보다 성능이 우수합니다. 또한, 더 큰 모델에서 모델을 추출하여 학습하는 것이 처음부터 학습하는 것보다 더 나은 결과를 제공합니다. 이러한 결과는 자기 지도 학습에서 데이터 품질과 사전 학습 전략의 중요성을 강조합니다.

머신 비전의 클러스터링 기반 접근 방식

클러스터링 기반 기술은 유사한 데이터 포인트를 그룹화하여 의미 있는 표현을 학습합니다. 이러한 방법을 사용하여 레이블이 없는 컴퓨터 비전 모델을 학습할 수 있습니다. 예를 들어, k-평균이나 계층적 클러스터링과 같은 클러스터링 알고리즘은 모델이 데이터의 패턴과 구조를 식별하는 데 도움이 됩니다.

DINOv2는 클러스터링 기반 접근법의 강력한 성능을 보여줍니다. 자기 지도 학습을 사용하여 유사한 이미지를 그룹화하여 모델이 여러 작업에서 일반화되는 특징을 학습할 수 있도록 합니다. 학습 데이터 양이 증가함에 따라 성능이 향상되어 클러스터링 방법의 확장성을 강조합니다. 이러한 기술은 값비싼 데이터 주석에 대한 의존도를 줄여 대규모 머신 비전 시스템에 이상적입니다.

머신 비전에서의 자기 감독 학습의 응용

이미지 분류 및 객체 감지

자기 지도 학습은 이미지 분류 및 객체 감지 작업에 혁신을 가져왔습니다. 방대한 레이블이 지정된 데이터 세트에 의존하지 않고도 객체를 인식하고 이미지를 분류하도록 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이러한 모델은 사전 텍스트(pretext) 작업을 활용하여 이미지의 패턴과 특징을 식별하는 방법을 학습합니다. 예를 들어, 이미지의 회전을 예측하거나 누락된 부분을 재구성하면 모델이 공간 관계와 객체 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 접근법은 레이블이 지정된 데이터가 제한적인 상황에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 야생 동물 모니터링에서 자기 지도 학습을 사용하여 카메라 트랩 이미지에서 동물 종을 분류할 수 있습니다. 이 모델은 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 학습하여 높은 정확도로 객체를 식별합니다. 또한, SimCLR 및 BYOL과 같은 자기 지도 학습 방식은 객체 감지 벤치마크에서 지도 학습 모델에 필적하는 경쟁력 있는 성능을 입증했습니다.

이미지 합성 및 생성

자기 지도 학습을 통해 합성과 생성을 통해 사실적인 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 방식으로 학습된 모델은 시각 데이터의 기본 구조를 학습하여 고품질 이미지를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 자기 지도 학습과 결합된 생성적 적대 신경망(GAN)은 상세하고 사실적인 이미지를 생성합니다.

이 기능은 사실적인 배경이나 캐릭터 생성이 필수적인 엔터테인먼트 분야와 같은 분야에 적용할 수 있습니다. 의료 영상 분야에서는 자기 지도 학습을 통해 희귀 질환에 대한 이미지를 합성하여 진단 및 연구에 도움을 줍니다. 또한, 합성 데이터를 생성하는 기능은 값비싼 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 의존도를 줄여줍니다. 따라서 자기 지도 학습은 다양한 산업 분야에서 비용 효율적인 솔루션이 될 수 있습니다.

비디오 이해 및 동작 인식

자기 지도 학습은 비디오 이해 및 동작 인식에 중요한 역할을 합니다. 레이블이 지정되지 않은 비디오 데이터를 분석함으로써 모델은 동작과 이벤트를 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다. 비디오 프레임 순서를 예측하거나 누락된 프레임을 재구성하는 것과 같은 사전 텍스트 작업을 사용하여 이러한 모델을 학습시킬 수 있습니다.

연구에 따르면 자기 지도 학습은 비디오 동작 인식에서 최첨단 결과를 달성하는 것으로 나타났습니다. 주요 결과는 다음과 같습니다.

• 자체 감독 비디오 표현 학습을 위한 벤치마크를 확립하여 사전 작업에 대한 공정한 비교를 가능하게 합니다.

• 훨씬 적은 사전 학습 데이터로 높은 성능을 보여줍니다.

• 최적의 결과를 얻는 데 있어 데이터 세트 크기와 작업 복잡성의 중요성을 강조합니다.

예를 들어, 자기 지도 학습을 통해 의심스러운 활동 인식이 중요한 감시 시스템 모델을 학습할 수 있습니다. PackNet 실험을 통해 자기 지도 네트워크가 LiDAR 지도 모델과 동등하거나 그 이상의 성능을 낼 수 있음이 입증되었습니다. 이는 특히 로봇 및 자율 시스템에서 매우 중요합니다.

자기 지도 학습의 확장성은 비디오 기반 애플리케이션에 이상적입니다. 데이터 세트의 해상도와 크기가 증가함에 따라 이러한 모델의 성능도 향상되어 실제 상황에 더욱 적합해집니다.

의료 영상 및 진단

의료 영상은 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통합하면서 괄목할 만한 발전을 이루었습니다. 이 접근 방식을 통해 X선, MRI, CT 스캔과 같은 방대한 양의 레이블이 지정되지 않은 의료 데이터를 기반으로 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이러한 모델은 프리텍스트(pretext) 작업을 활용하여 정확한 진단에 필수적인 패턴과 이상 징후를 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다.

의료 영상에서 자기 지도 학습의 주요 이점 중 하나는 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 의존도를 줄일 수 있다는 것입니다. 의료 영상에 주석을 달려면 전문 지식과 시간이 필요하기 때문에 레이블이 지정된 데이터는 부족하고 비용이 많이 듭니다. 자기 지도 학습을 사용하면 레이블이 지정되지 않은 이미지를 사용하여 모델을 사전 학습시키고, 이를 통해 특정 진단 작업에 맞춰 미세 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 레이블이 지정되지 않은 흉부 X선 사진으로 학습된 모델은 나중에 폐렴이나 폐암을 진단하는 데 적합하게 조정될 수 있습니다.

팁: 자기 감독 학습을 통해 기존 방법으로는 놓칠 수 있는 의료 이미지의 미묘한 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다.

또 다른 장점은 진단 정확도를 높일 수 있다는 점입니다. 자기 지도 학습으로 학습된 모델은 의료 영상에서 조직의 질감이나 이상 부위의 형태와 같은 복잡한 특징을 식별할 수 있습니다. 이러한 특징은 질병을 조기에 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 유방 촬영술에서 자기 지도 모델은 유방 조직을 분석하여 암의 초기 징후를 식별하고 환자 치료 결과를 개선할 수 있습니다.

자기 지도 학습은 희귀 질환에 대한 견고한 모델 개발을 지원합니다. 대조 학습이나 마스크 모델링과 같은 기법을 사용하여 제한된 데이터셋을 기반으로 모델을 학습할 수 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 가용 데이터가 최소 수준일 때에도 모델의 일반화 능력이 향상됩니다. 이 기능은 특히 대용량 데이터셋 수집이 어려운 희귀 질환 진단에 유용합니다.

자가 지도 학습은 진단 외에도 의료 영상 합성에도 기여합니다. 훈련 데이터셋을 보강하기 위해 합성 영상을 생성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 합성 MRI 스캔을 생성하면 뇌종양을 더욱 효과적으로 감지하도록 모델을 훈련하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 실제 데이터에 대한 의존도를 줄이고 진단 도구 개발을 가속화할 수 있습니다.

의료 영상 분야에 자기 지도 학습을 적용하는 것은 의료 분야를 혁신하고 있습니다. 이를 통해 정확할 뿐만 아니라 확장 가능하고 비용 효율적인 모델을 구축할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 활용하면 의료 분야에서 가장 시급한 과제들을 해결할 수 있습니다. 진단더 나은 환자 치료를 위한 길을 열었습니다.

머신 비전 시스템의 자기 감독 학습의 미래

레이블이 지정된 데이터에 대한 의존성 감소

자기 지도 학습은 앞으로 레이블이 지정된 데이터에 대한 의존도를 크게 줄일 수 있을 것으로 예상됩니다. 이 머신 러닝 기법을 사용하면 모델은 프리텍스트 작업을 통해 자체 레이블을 생성하여 레이블이 지정되지 않은 원시 데이터로부터 직접 학습할 수 있습니다. 결과적으로 비용과 시간이 많이 소요되는 수동 주석 작업 없이 모델을 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 레이블이 지정된 데이터 세트가 제한적인 의료 또는 자율주행 산업에서 자기 지도 학습은 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다.

알고리즘과 연산 능력의 발전은 이러한 역량을 더욱 강화할 것입니다. 연구자들은 더 적은 데이터로 높은 정확도를 달성하는 더욱 효율적인 프리텍스트 작업과 아키텍처를 개발하고 있습니다. 이러한 발전을 통해 레이블이 지정된 데이터가 부족한 경우에도 실제 상황에서 머신 비전 시스템을 더 쉽게 구축할 수 있게 될 것입니다.

비전 작업 전반의 일반화 향상

자기 지도 학습은 모델이 다양한 비전 작업에서 일반화하는 방식 또한 변화시키고 있습니다. 이 방식으로 학습된 모델은 특정 데이터셋에 과적합되는 대신, 새로운 작업과 환경에 적응할 수 있습니다. 커리큘럼 강화 학습(Curr-ReFT)과 같은 새로운 방법론이 이러한 변화를 선도하고 있습니다.

• Curr-ReFT는 다양한 작업에서 VLM(Vision Language Model)의 일반화를 개선합니다.

• 기존의 지도 학습 미세 조정과 달리, 이 방법은 과도한 적합을 방지하고 OOD(Out-of-Domain) 설정에서 좋은 성능을 보입니다.

• Curr-ReFT로 학습된 모델은 어려운 시나리오에서도 더 큰 모델의 성능과 일치합니다.

이러한 발전은 객체 감지부터 비디오 이해까지 다양한 애플리케이션에서 일관된 성능을 보이는 모델을 구축할 수 있음을 의미합니다. 이러한 유연성은 자기 지도 학습을 통해 미래 머신 비전 시스템을 위한 강력한 도구가 될 것입니다.

머신 비전의 실시간 응용 프로그램

자기 감독 학습의 미래에는 다음이 포함됩니다. 머신 비전의 실시간 응용 프로그램이 접근 방식을 사용하면 시각적 데이터를 즉시 처리하고 분석하는 시스템을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 감시 분야에서는 자체 감독 모델이 이상 활동을 실시간으로 감지하여 보안을 강화할 수 있습니다.

로봇공학에서 이러한 모델은 기계가 주변 환경을 더욱 효과적으로 탐색하고 상호작용할 수 있도록 합니다. 분류되지 않은 데이터를 통해 학습함으로써 로봇은 광범위한 재교육 없이도 새로운 작업에 적응할 수 있습니다. 이러한 적응력은 창고 자동화나 재난 대응과 같은 분야에 매우 중요합니다.

하드웨어가 더욱 강력해짐에 따라 실시간 자가 감독 시스템의 접근성이 더욱 높아질 것입니다. 이러한 기술은 스마트폰부터 자율주행차에 이르기까지 일상 기기에 통합되어 더욱 스마트하고 효율적인 기기로 거듭날 것입니다.

자기 지도 학습은 머신 비전 시스템에 고유한 이점을 제공합니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있으므로 비용이 많이 드는 주석의 필요성이 줄어듭니다. 이 접근 방식은 원시 데이터 내의 패턴과 구조를 발견하여 효율성을 향상시킵니다. 이미지 분류부터 비디오 이해까지 다양한 작업에 적용하여 지도 학습 방식과 유사한 결과를 얻을 수 있습니다.

제안된 알고리즘인 상황적 자기 지도 학습(ContextSSL)은 모든 변환에 대해 (불변성이 아닌) 동치성을 학습합니다. 이러한 방식으로, 모델은 모든 관련 특징을 일반적인 표현으로 인코딩하는 동시에 몇 가지 예시가 맥락으로 주어졌을 때 작업별 대칭성으로 축소하는 다재다능함을 갖습니다. 경험적으로, 본 연구에서는 동치성 관련 작업에서 기존 방법보다 상당한 성능 향상을 보였으며, 이는 정성적 및 정량적 평가 모두에 의해 뒷받침됩니다.

자기 지도 학습의 혁신적인 잠재력은 여러 과제를 일반화하고 실제 과제에 적응하는 능력에 있습니다. 발전이 계속됨에 따라 이 패러다임은 AI와 머신 비전 애플리케이션의 미래를 재정의할 것으로 예상됩니다.

자주 묻는 질문

컴퓨터 비전 분야에서 자기 감독 학습의 주요 장점은 무엇입니까?

자기 지도 학습을 사용하면 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있으므로 비용이 많이 드는 주석의 필요성이 줄어듭니다. 이 접근 방식은 이미지와 비디오에서 패턴을 발견하는 데 도움이 되므로 견고한 모델을 개발하는 것이 더 쉬워집니다. 컴퓨터 비전 시스템 객체 감지 및 이미지 분류와 같은 작업에 사용됩니다.

자기 지도 학습은 컴퓨터 비전 작업을 어떻게 개선합니까?

자기 지도 학습은 프리텍스트 작업을 활용하여 모델이 원시 데이터로부터 의미 있는 표현을 학습하도록 돕습니다. 이를 통해 레이블이 지정된 데이터 세트가 제한적인 경우에도 객체 인식이나 비디오 콘텐츠 이해와 같은 컴퓨터 비전 작업의 정확도가 향상됩니다.

컴퓨터 비전 분야에서 자기 지도 학습이 지도 학습을 대체할 수 있을까?

자기 지도 학습은 지도 학습을 대체하는 것이 아니라 보완합니다. 자기 지도 학습을 사용하면 레이블이 지정되지 않은 데이터로 모델을 사전 학습시킬 수 있으므로 레이블이 지정된 데이터 세트의 필요성이 줄어듭니다. 따라서 주석이 부족한 상황에서 컴퓨터 비전 시스템을 향상시키는 데 유용한 도구입니다.

컴퓨터 비전에서 대조 학습은 어떤 역할을 하나요?

대조 학습은 이미지 간의 유사점과 차이점을 식별하도록 모델을 학습시키는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 컴퓨터 비전 시스템의 패턴과 특징을 인식하는 능력을 향상시켜 이미지 분류 및 객체 감지와 같은 작업에 필수적입니다.

자기 지도 학습은 실시간 컴퓨터 비전 애플리케이션에 적합합니까?

네, 자기 지도 학습은 감시 및 로봇 공학과 같은 실시간 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 학습함으로써 모델은 새로운 환경에 빠르게 적응합니다. 따라서 즉각적인 분석과 의사 결정이 필요한 동적 컴퓨터 비전 작업에 이상적입니다.

도 참조

머신 비전에서의 Few-Shot 및 Active Learning 이해

머신 비전 시스템에 대한 딥 러닝의 영향

머신 비전을 위한 전이 학습에 대한 필수 통찰력

합성 데이터를 활용한 머신 비전 시스템 개선

머신 비전 애플리케이션에서 예측 유지 관리 정의