POSTECH Computer Vision Lab은 컴퓨터 비전과 머신러닝 분야에서 세계적인 연구를 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 시각적 의미 정합, 대칭성 분석, 객체 발견, 동작 인식, 최소 지도 학습 등 다양한 컴퓨터 비전의 핵심 문제를 다루고 있으며, 최신 딥러닝 기술을 바탕으로 혁신적인 알고리즘과 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, 시각적 의미 정합 분야에서는 이미지 및 비디오 내에서 의미적으로 유사한 부분을 정확하게 대응시키는 기술을 연구하고 있습니다. 이를 통해 객체 인식, 장면 이해, 이미지 검색 등 다양한 응용 분야에서 높은 성능을 달성하고 있으며, 자기지도학습 및 약지도 학습 기법을 적극적으로 도입하여 데이터 효율성을 극대화하고 있습니다. 대칭성 분석 연구에서는 그룹-등변 신경망 등 첨단 딥러닝 모델을 활용하여 2D 및 3D 데이터 내의 다양한 대칭 구조를 효과적으로 검출하고 해석하는 방법을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 3D 재구성, 객체 분할, 데이터 증강 등 다양한 실제 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 객체 발견 및 동작 인식 분야에서는 최소한의 라벨 정보만으로도 다양한 객체와 인간의 행동을 자동으로 탐지하고 분류하는 기술을 연구하고 있습니다. 제로샷 및 소수 샷 학습, 시공간적 특징 추출, 트랜스포머 기반 모델 등 최신 기법을 도입하여, 복잡한 환경에서도 높은 정확도를 보장합니다. POSTECH Computer Vision Lab은 이론적 연구와 실용적 응용을 모두 아우르며, 자율주행, 로봇공학, 의료 영상, 증강현실 등 다양한 산업 분야와의 협력을 통해 인공지능 기반의 차세대 시각 인식 기술 발전에 앞장서고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 컴퓨터 비전 분야에서의 혁신과 도전적인 연구를 지속적으로 이어갈 것입니다.