Open-World Segmentation
개방형 분할
학습 시 정의된 고정 클래스에 한정하지 않고, 새 장면에서 제공된 클래스 단서와 시각적 표현을 바탕으로 대상 영역을 찾는 분할 방식입니다. 기존 모델의 Fine-tuning 부담을 줄이는 데 의미가 있습니다.
개방형 분할
학습 시 정의된 고정 클래스에 한정하지 않고, 새 장면에서 제공된 클래스 단서와 시각적 표현을 바탕으로 대상 영역을 찾는 분할 방식입니다. 기존 모델의 Fine-tuning 부담을 줄이는 데 의미가 있습니다.
