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저자정보
조태완 (가천대학교) 노하림 (덕성여자대학교) 유진희 (고려대학교) 양희재 (성균관대학교) 최재용 (가천대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
691 - 695 (5page)

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본 연구는 이미지와 텍스트 간의 연관성을 학습하는 Contrastive Learning 기반의 CLIP 모델이 높은 계산 복잡도와 큰 모델 크기로 인해 리소스가 제한된 환경에서 활용이 어려운 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 Transformer 기반 ViT 모델의 지식을 Mamba 기반 이미지 인코더로 Knowledge Distillation하여 성능을 개선하는 방식을 제안한다. 실험 결과, Mamba 기반 인코더는 이미지 인코더의 지연 시간을 49.58%, 모델 전체 지연 시간을 40.82% 줄이며, 성능 저하는 0.12%에 불과했다. 또한, SVHN과 EuroSAT 데이터셋에서 각각 6.6%와 19.4%의 성능 향상을 보이며 연속적 패턴 처리와 고해상도 공간 정보 학습에서 강점을 발휘하였다.

목차

Abstract
I. 서론
II. 기존 연구
III. 실험 및 분석
IV. 결론
참고문헌

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