3D 시각적 그라운딩 문제에서 참조 순서 정보 외에 어떤 추가적인 정보가 유용할 수 있을까?
3D 시각적 그라운딩 문제에서 자연어 설명과 3D 포인트 클라우드 간의 관계를 더 효과적으로 모델링하는 방법으로는 다음과 같은 접근 방법이 있을 수 있습니다:
다중 모달 학습: 자연어 처리와 컴퓨터 비전을 결합한 다중 모달 학습을 통해 자연어 설명과 시각적 데이터 간의 상호작용을 모델링할 수 있습니다. 이를 통해 더 풍부한 정보를 활용하여 객체를 식별하고 위치를 파악할 수 있습니다.
그래프 신경망: 객체들 간의 관계를 그래프로 모델링하여 객체 간의 상호작용을 고려할 수 있는 그래프 신경망을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 객체들 간의 공간적 관계를 더 잘 이해하고 객체를 정확하게 식별할 수 있습니다.
자가 주의 메커니즘: 객체들 간의 관계를 모델링할 때 자가 주의 메커니즘을 활용하여 주의를 집중시킬 수 있는 객체나 특징을 선택적으로 고려할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 중요한 정보에 집중하고 객체를 정확하게 식별할 수 있습니다.