고정된 처리의 한계
여러 날씨를 다루는 통합 복원에는 날씨별 지식과 공통 패턴의 지식이 함께 필요하다. 고정된 구조나 실제 환경에서 얻기 어려운 추가 감독 신호에 대한 의존을 줄이는 것이 LDR의 문제 설정이다.
설명으로 만드는 열화 사전
사전 학습된 시각 언어 모형으로 손상이 있는지, 어떤 종류인지, 얼마나 심한지 추론해 설명 기반 열화 사전을 만든다. 설명은 복원 방향을 정하는 정보이며 원래 장면을 직접 관측한 증거는 아니다.
전문가의 동적 선택
열화 사전의 안내로 후보 목록에서 복원 전문가를 희소하게 선택한다. 전문가 혼합 구조를 통해 날씨별 처리와 공유 처리를 입력에 맞게 학습하려 한다. 알 수 없거나 섞인 날씨에서도 적용 가능성을 평가한다.
설명 오류의 독립 예
설명용으로 렌즈에 맺힌 물방울을 장면 속 안개로 잘못 설명하면 선택할 처리도 달라질 수 있다. 언어 설명이 유창해도 손상 판단의 정확성은 별도로 확인해야 한다. 실제 연구 사례를 옮기지 않은 안내와 실행의 관계다.
관련 문서
DA-CLIP / UniProcessor / WGWS-Net / MoCE-IR / ABAIR / TransWeather