ZePT의 장단점은 다음과 같습니다:
장점:
Zero-Shot Segmentation 능력: ZePT는 보이지 않는 종양을 분할하는 능력을 갖추고 있어, 훈련 과정에서 미리 보지 못한 종양을 식별할 수 있습니다.
Query-Disentangling 및 Self-Prompting: 이러한 기술적 혁신은 모델이 세분화된 시각적 정보를 캡처하고 보다 정확한 분할을 가능하게 합니다.
Query-Knowledge Alignment: Query와 도메인 지식을 교차 모달리티적으로 정렬하여 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
단점:
성능 한계: ZePT의 성능은 완전히 훈련된 모델에 비해 아직 제한적일 수 있습니다. 추가적인 개선이 필요할 수 있습니다.
데이터 의존성: 보이지 않는 종양 분할을 위해서는 충분한 양의 레이블 데이터가 필요하며, 이는 데이터 수집 및 레이블링의 어려움을 야기할 수 있습니다.