자료 전반의 문맥
희소한 이미지 태그로 완전한 객체 영역을 찾기는 어렵다. RCA는 개별 이미지의 제한된 정보만 활용하는 대신 여러 학습 이미지의 풍부한 의미 문맥을 함께 탐색한다.
영역 기억 저장소
학습 자료에 나타나는 다양하고 많은 객체 패턴을 영역 단위로 저장한다. 이 기억을 데이터셋 수준의 의미 구조를 학습하고 활용하는 근거로 삼는다.
대조와 집계
의미 대조는 여러 범주의 객체 영역을 비교해 학습을 이끈다. 의미 집계는 기억 속의 다양한 관계 문맥을 모아 표현을 보완하는 역할을 한다.
분할 평가
PASCAL VOC 2012와 COCO 2014에서 방법을 평가했다. 영역 기억을 사용하는 방식이 더 세밀한 의미 이해와 객체 위치 지도에 미치는 효과를 조사했다.
관련 문서
PPC 약한 감독 분할 / CIAN / AffinityNet / ToCo / MCTformer / ReCAM