LDTR의 앵커 체인 표현과 멀티 참조 변형 주의 메커니즘은 인간의 차선 인지 과정과 유사한 측면이 있습니다. 예를 들어, 앵커 체인은 차선을 전체적인 개체로 모델링하여 세부 정보를 정확하게 파악할 수 있게 합니다. 이는 인간이 차선을 인식할 때 사용하는 방식과 유사한 접근 방법입니다. 또한, 멀티 참조 변형 주의 메커니즘은 주변 정보를 균일하게 분배하여 물체에 주의를 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 멀티 참조 접근은 인간의 시각적 지각과 유사한 방식으로 작동하여 모델의 인지 능력을 향상시킵니다. 그러나 LDTR의 앵커 체인과 멀티 참조 변형 주의 메커니즘은 인간의 차선 인지 과정과 다른 측면도 있습니다. LDTR의 앵커 체인은 물체를 효율적이고 정확하게 모델링하는 데 중점을 두며, 멀티 참조 변형 주의 메커니즘은 물체 주변의 세부 정보를 더 잘 파악하고 처리하는 데 초점을 맞춥니다. 이러한 차이점은 LDTR이 특정한 컴퓨터 비전 작업에 더 효과적으로 적용될 수 있도록 도와줍니다.