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박은주 (이화여자대학교) 황영서 (숙명여자대학교) 김준섭 (성균관대학교) 양희재 (성균관대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
660 - 664 (5page)

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This research presents a novel approach to Visual Grounding, addressing the challenge of handling new classes with minimal data. Traditional models often rely on extensive fine-tuning for new tasks, which is time-consuming and inefficient. To overcome this, we propose a few-shot learning architecture that eliminates the need for fine-tuning by incorporating a template-based multimodal prompt with learnable embeddings. Additionally, our model integrates a fusion module and contrastive loss to enhance generalization across unseen classes. Our approach achieves 83.6% accuracy on the RefCOCOg dataset, demonstrating significant improvements in performance on novel classes.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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