FineR 시스템은 전문가 주석 없이 작동하는 데 세 가지 주요 구성 요소를 활용합니다. 첫 번째로, 시각적 정보를 텍스트로 번역하는 과정에서 비전 답변 모델을 사용하여 유용한 시각적 속성을 추출합니다. 두 번째로, LLM을 활용하여 후보 클래스 이름을 추론하기 위해 이러한 텍스트 정보를 사용합니다. 마지막으로, 후보 클래스 이름을 정제하고 다중 모달 분류기를 구축하여 테스트 이미지를 분류합니다. 이러한 모듈화된 설계를 통해 FineR은 전문가 주석 없이도 효과적으로 세밀한 범주를 식별할 수 있습니다.