프로젝트 소개
본 과제는 객체 위치를 표시하는 값비싼 레이블링 없이 이미지 속 물체의 위치를 찾는 약지도기반 객체위치인식기술(WSOL)의 한계를 개선하는 연구임.
연구 목표는 객체가 없다는 정보인 네거티브 샘플을 효율적으로 활용하여 불량설정성 문제를 완화하고, 객체의 정확한 형상 탐지와 작은 객체 인식 성능을 높이는 데 있음. 핵심 연구 내용은 네거티브 샘플 기반 자가대조기법으로 학습하는 새로운 WSOL 방식과 원본 이미지·줌-인 이미지의 위치인식지도 쌍을 이용한 목적함수 구축임. 기대 효과는 레이블링 비용 저감, AI 민주화 기여, WSOL 분야 학문 발전 및 전문 연구인력 양성에 있음.