clip 모델 썸네일형 리스트형 Open-vocabulary Detection: 개방형 라벨 구조 구현 방법 개요: 객체 탐지의 한계를 넘어서다전통적인 객체 탐지(object detection)는 고정된 라벨 집합(closed vocabulary) 내에서만 동작합니다. 즉, 모델이 학습할 때 미리 정의된 클래스(예: 고양이, 자동차, 의자 등)만 인식할 수 있습니다. 하지만 실세계 환경은 예측 불가능한 대상, 변화하는 상황, 새로운 객체들이 끊임없이 등장하기 때문에, 고정된 라벨만으로는 유연한 탐지가 어렵습니다.이러한 한계를 극복하기 위해 제시된 것이 **Open-vocabulary Detection(개방형 라벨 탐지)**입니다. 이 기술은 모델이 학습에 사용되지 않은 새로운 객체 클래스를 텍스트 설명을 통해 인식하고 탐지할 수 있도록 하는 접근법입니다.Open-vocabulary Detection의 개념Ope.. 더보기 이전 1 다음
