개방형 세계 분류
학습 시 정의된 클래스 외에도 실제 환경에서 나타날 수 있는 미지의 클래스를 인식하고 처리해야 하는 분류 작업입니다. 닫힌 환경(Closed-world)보다 훨씬 복잡하고 현실적인 시나리오를 다룹니다.
LMM의 인컨텍스트 학습으로 CLIP을 넘어서는 범용 분류 성능 달성