데이터사이언스대학원 ARO연구실(지도교수: 최태종)의 논문이 인공지능 분야 우수학회인 CVPR 2024 (IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference)에 게재 승인되었습니다. 논문은 2024년 6월 미국 시애틀에서 발표될 예정입니다.

논문 " Learning CNN on ViT: A Hybrid Model to Explicity Class-specific Boundaries for Domain Adaptation"은 Ba Hung Ngo(전남대학교), Nhat-Tuong Do-Tran(국립양밍자오퉁대학교), Tuan-Ngoc Nguyen(FPT텔레콤), 전해곤(광주과학기술원), 그리고 최태종(전남대학교)이 저자로 참여하였습니다.

논문에서 제안하는 새로운 도메인 적응(Domain Adaptation, DA) 접근법인 명시적 클래스 특정 경계(Explicit Class-specific Boundaries, ECB)는 컨볼루션 신경망(CNNs)과 비전 트랜스포머(ViTs)의 강점을 보완합니다. ViT는 전역 표현을 포착하는 뛰어난 능력으로 인해 정확도에서 뛰어나며, CNN은 지역 표현을 포착하는 데 장점이 있습니다.

따라서, 제안하는 접근법은 ViT를 사용하여 새로운 상위 클래스 특정 결정 경계를 정의하고 CNN을 사용하여 이러한 경계 내에서 타겟 특성을 정제합니다. 이러한 시너지를 통해, ECB는 의사 라벨 품질을 향상시키고 모델 불일치를 최소화합니다.

ARO 연구실은 연속 및 조합 최적화, 신경망 구조 탐색, 초매개변수 최적화 등의 다양한 연구를 수행하고 있습니다.

이번 CVPR 2024 논문은 과학기술정보통신부의 데이터사이언스 융합인재 양성사업과 한국연구재단 우수신진연구의 지원으로 진행하였습니다.

   <Ba Hung Ngo 박사후연구원>           <최태종 교수>