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[논문 리뷰] Critic-V: VLM 비평가는 어떻게 멀티모달 추론 오류를 잡아내는가? 최근 시각-언어 모델(VLM)은 눈부신 발전을 이루었지만, 여전히 복잡한 추론 과정에서 시각적 환각(Hallucination)이나 논리적 오류를 범하곤 합니다. 오늘 소개할 Critic-V는 이러한 문제를 해결하기 위해 '추론자'와 '비평가'를 분리한 혁신적인 프레임워크입니다.📚 이 글의 목차 (클릭하세요)1. 배경: 기존 VLM 방식의 한계2. 핵심 아이디어: Reasoner-Critic의 분리3. 상세 프로세스: 어떻게 동작하는가?4. 비평가 모델 학습: VEST, RBR, DPO5. 실험 결과 및 결론1. 배경: 기존 VLM 방식의 한계VLM은 이미지 인식 능력은 뛰어나지만, 논리적 추론 단계에서 다음과 같은..

MGFA: 다중 세밀도 특징 융합과 어텐션을 활용한 표정 인식 연구 표정 인식(Facial Expression Recognition, FER)은 안면의 미세한 변화를 포착하여 인간의 감정을 수치화하는 컴퓨터 비전의 핵심 분야입니다. 본 포스팅에서는 2025년 Scientific Reports에 게재된 논문을 바탕으로, 전역 정보와 국부 정보를 유기적으로 결합한 MGFA(Multi-Granularity Feature with Attention) 모델의 구조와 핵심 방법론을 살펴보겠습니다. 목차 1. 개념의 틀: MGFA 프레임워크 개요 2. 전역 특징의 고도화: GMFEM 모듈 3. 국부 세밀도의 정밀..

기존의 LoRA(Low-Rank Adaptation)는 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 미세 조정하는 표준으로 자리 잡았습니다. 하지만 텍스트와 이미지가 혼합된 시각-언어 모델(VLM) 환경에서는 모든 토큰과 어텐션 헤드를 일률적으로 학습시키는 방식이 연산 효율성과 성능 보존 측면에서 한계를 보입니다. 본 논문은 VLM의 구조적 특성을 활용하여 최소한의 파라미터 업데이트만으로 표준 LoRA에 근접한 성능을 내는 Image-LoRA 방법론을 제안합니다.목차1. 배경: VLM 미세 조정의 한계와 연구 동기2. 핵심 방법론: 세 가지 차원의 '선택성(Selectivity)'3. 헤드 선택 알고리즘: 영향력과 다양성4. 실험 결과 및 성과5. 결론 및 시사점1. 배경: VLM 미세 조정의 한계와 연구 동..

유사도 행렬의 생성 매커니즘의 이해 멀티모달 학습에서 두 데이터 집합 사이의 관계를 파악하는 핵심 도구는 유사도 행렬(Similarity Matrix)입니다. 본 글은 개별 데이터 벡터가 어떻게 행렬로 확장되는지, 그리고 특징 차원이 어떻게 전체 점수판을 형성하는지 차원 분석을 통해 정리합니다. 1. 데이터의 정의 및 차원 학습에 사용되는 이미지와 텍스트 데이터의 차원을 다음과 같이 정의합니다. \( n \): 샘플의 개수 (Batch Size) \( d \): 특징 차원의 수 (Embedding Dimension) 개별 샘플 벡터 각 데이터는 \( d \)차원의 열 벡터로 표현됩니다. \[ x_i \in \mathbb..