컴퓨터 비전 & AI/멀티모달 & 언어‑비전 융합 썸네일형 리스트형 Visual QA: 이미지 이해와 질의응답 결합 기술 Visual QA란 무엇인가?Visual Question Answering(VQA)는 컴퓨터 비전과 자연어 처리 기술을 결합한 인공지능 분야입니다. 이 기술은 주어진 이미지를 분석하고, 해당 이미지에 대한 질문을 자연어로 받아 정확한 답변을 제공하는 것을 목표로 합니다. 단순히 이미지 속 객체를 인식하는 것을 넘어, 시각적 정보를 깊이 이해하고 추론하여 복잡한 질문에도 답할 수 있는 고도화된 AI 기술입니다.Visual QA의 핵심 구성 요소컴퓨터 비전 모듈Visual QA 시스템의 첫 번째 핵심 요소는 이미지를 분석하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)이나 최신 Transformer 모델을 활용하여 이미지 속 객체, 장면, 관계성을 파악.. 더보기 Vision-Language 모델: CLIP 기반 응용 사례 들어가며인공지능 분야에서 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 Vision-Language 모델은 차세대 AI 기술의 핵심으로 부상하고 있습니다. 그 중에서도 OpenAI에서 개발한 **CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)**은 이미지와 텍스트 간의 의미적 연결을 학습하는 혁신적인 접근법으로 큰 주목을 받고 있습니다.CLIP은 기존의 지도학습 방식과 달리 대규모 이미지-텍스트 쌍 데이터를 활용한 자기지도학습을 통해 강력한 멀티모달 표현을 학습합니다. 이러한 특성 덕분에 zero-shot 분류, 이미지 검색, 콘텐츠 생성 등 다양한 응용 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다.CLIP 모델의 핵심 원리대조 학습 메커니즘**CLIP의 핵심은 대조 학습(Contras.. 더보기 이전 1 2 다음
