기존 이미지 캡셔닝 모델의 성능 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 접근 방식을 고려할 수 있습니다:
더 많은 데이터: 더 많은 이미지-캡션 쌍을 사용하여 모델을 훈련시키면 더 다양한 문맥을 이해하고 더 정확한 캡션을 생성할 수 있습니다.
더 강력한 모델: 더 복잡하고 강력한 인코더-디코더 아키텍처를 사용하거나 사전 훈련된 모델을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
다중 모달 접근: 이미지와 텍스트 정보를 효과적으로 결합하는 다중 모달 접근을 사용하여 더 풍부한 캡션을 생성할 수 있습니다.
자가 주의 메커니즘: 자가 주의 메커니즘을 도입하여 모델이 이미지의 중요한 부분에 더 집중하도록 유도할 수 있습니다.