주석 없는 위치 찾기
물체 위치를 사람이 표시하는 작업에는 비용이 든다. LOST는 자기 지도 사전 학습 표현을 이용해 영상 모음에서 물체를 찾는 문제를 다룬다. 범주 이름을 정확히 부여하는 감독 분류와는 다른 목표다.
한 이미지의 특징 사용
외부 물체 제안이나 이미지 모음 전체를 탐색하는 과정 없이 하나의 이미지에서 동작한다. 사전 학습된 비전 트랜스포머의 활성 특징을 활용한다. 단일 이미지 추론과 사전 학습 자료가 전혀 없다는 주장은 구분해야 한다.
발견한 물체의 후속 학습
발견한 물체로 범주 비의존 검출기를 학습해 위치 추정 결과를 보완하는 구성도 평가한다. 물체를 먼저 발견하는 단계와 검출기를 추가 학습하는 단계의 결과는 따로 읽어야 한다.
위치와 이름의 독립 예
설명용으로 의자 주변의 상자를 찾았더라도 그 범주가 의자라는 이름까지 자동 확인한 것은 아니다. 위치의 정확성과 의미 이름의 정확성은 다른 항목이다. 실제 연구 이미지를 옮기지 않은 물체 발견의 예다.