UMT 방법론은 다른 비디오 기반 모델과 비교할 때 우수한 성능을 보이는 이유는 몇 가지 측면에서 나타납니다.
첫째, UMT는 UnMasked Teacher를 활용하여 비디오 데이터의 효율적인 학습을 가능하게 합니다. 이를 통해 데이터 효율성을 높이고 빠른 수렴을 이끌어냅니다.
둘째, UMT는 masking ratio와 semantic masking을 통해 중요한 정보를 보존하면서도 불필요한 정보를 제거하여 모델의 학습 효율성을 향상시킵니다.
셋째, UMT는 progressive pre-training framework을 통해 다양한 비디오 작업을 다룰 수 있도록 하며, multi-modality learning을 통해 복잡한 비디오-언어 작업을 수행할 수 있습니다.
마지막으로, UMT는 다양한 비디오 작업에서 state-of-the-art 성능을 달성하며, 환경 친화적이고 효율적인 학습 방법을 제시하여 비디오 이해 기술의 발전을 이끌어냅니다.