VisNet 알파다이버전 손실을 통한 효율적인 인물 재동일화
📝 원문 정보
- Title: VisNet Efficient Person Re-Identification via Alpha-Divergence Loss, Feature Fusion and Dynamic Multi-Task Learning- ArXiv ID: 2601.00307
- 발행일: 2026-01-01
- 저자: Anns Ijaz, Muhammad Azeem Javed
📝 초록
이 연구는 신경망 구조가 다양한 데이터셋에서 모델 성능에 미치는 영향을 탐색합니다. 우리는 이미지 인식부터 자연어 처리 작업까지의 벤치마크 데이터셋을 사용하여 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNNs), 순환 신경망(RNNs), 그리고 트랜스포머 모델 간의 성능을 비교합니다.💡 논문 해설
1. **신호 검출:** CNN, RNN, 트랜스포머 중 어떤 것이 가장 강력한 시그널을 감지할 수 있는지 알려주는 부분입니다. 2. **데이터 유형에 따른 성능 차이:** 각 모델이 이미지와 언어 처리에서 어떻게 다르게 작동하는지 설명합니다. 3. **모델 복잡성과 성능의 상관 관계:** 더 복잡한 모델이 항상 더 나은 성능을 보장하지 않는다는 점에 대해 논의합니다.📄 논문 발췌 (ArXiv Source)
📊 논문 시각자료 (Figures)
