활용 사례 연구
Where Grounding Accuracy Lives on the IoU Curve: Label-Free Inference-Time Boundary Refinement
ARarXiv
arXiv 논문은 추론 시 대상 라벨 없이 경계상자를 다듬는 LFPR을 제시하고 세 가지 증거 단계에서 결과를 보고한다.
세 줄 요약
- LFPR은 작은 예측 영역을 고해상도 패스로 보내 크롭 안에서 재정렬하고, Ref-L4 31,921개에서 mAcc(0.5:0.95)가 72.947%에서 76.013%로 오른다.
- 대상은 맞히지만 상자만 부정확한 모델에서, 라벨 없이 한 번의 추가 관측으로 Acc@0.9와 mAcc가 오르는 사례를 보여준다.
- RefCOCO 계열에서는 Acc@0.9가 전체 합산으로 불변이고, 전문가 모델 적용 시 지연이 약 2배이며, 가드 없이는 기존보다 낮다.
arXiv 논문은 추론 시 대상 라벨 없이 경계상자를 다듬는 LFPR을 제시하고 세 가지 증거 단계에서 결과를 보고한다.