수동 레이블 없이 객체를 발견하고 분할 의미론적 분할 기반의 학습 모델 개발 이미지의 모든 픽셀에 레이블을 지정 사람이 라벨을 붙일 필요 없이 개별 픽셀까지 이미지를 식별할 수 있는 AI 알고리즘이 나왔다. MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL) 연구팀이 마이크로소프트 및 코넬 대학과 협력해 의미론적 분할(Semantic Segmentation)이라는 방법을 기반으로 이미지의 모든 픽셀에 클래스 레이블을 지정하는 알고리즘인 STEGO(Self-Supervised Transformer with Energy-based Graph Optimization)를 개발했다. 데이터 라벨링은 사물, 사람 등의 객체를 인식하기 위한 컴퓨터 비전 모델 학습에 매우 중요하다. 또한 컴퓨터 비전 데이터 세트의 ..
