멀티모달ai 썸네일형 리스트형 Visual Grounding: 문장 ↔ 이미지 매칭 기술 Visual Grounding이란 무엇인가?Visual Grounding은 자연어 텍스트와 시각적 이미지 간의 의미적 연결을 구축하는 인공지능 기술입니다. 이 기술은 문장 속의 언어적 표현을 이미지의 특정 영역이나 객체와 정확히 대응시키는 과정을 통해, 언어와 시각 정보 간의 상호 이해를 가능하게 합니다.예를 들어, "빨간 모자를 쓴 여성이 공원 벤치에 앉아 있다"는 문장이 주어졌을 때, Visual Grounding 시스템은 이미지에서 '빨간 모자', '여성', '공원 벤치' 등의 구체적인 시각적 요소들을 정확히 식별하고 매칭합니다. 이러한 기술은 컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합을 통해 구현되며, 멀티모달 AI의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.Visual Grounding의 핵심 기술 원리언어적 접지.. 더보기 Cross-Modal Retrieval: 영상/텍스트 검색 통합 플랫폼 Cross-Modal Retrieval이란 무엇인가?Cross-Modal Retrieval(교차 모달 검색)은 서로 다른 데이터 형태 간의 검색과 매칭을 가능하게 하는 인공지능 기술입니다. 특히 영상과 텍스트 간의 상호 검색이 가능한 통합 플랫폼은 현대 멀티미디어 시대의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.이 기술은 사용자가 텍스트로 원하는 영상을 검색하거나, 반대로 영상을 업로드하여 관련된 텍스트 정보를 찾을 수 있게 해줍니다. 예를 들어, "해변에서 일몰을 보는 커플"이라는 텍스트로 해당 장면이 포함된 영상을 찾거나, 특정 영상 클립을 보고 그와 관련된 기사나 설명 텍스트를 검색할 수 있습니다.Cross-Modal Retrieval의 핵심 기술 원리멀티모달 임베딩 공간 구축Cross-Modal Retrie.. 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 다음
