연구진은 텍스트 클래스 프롬프트를 활용하여 스파인 분할의 가짜 라벨 품질을 향상시키는 Vision Language Model(VLM)의 가능성을 연구했어요.
CPS4는 클래스별 일관성 제약 조건으로 VLM 사전 훈련과 클래스 프롬프트를 통해 준지도 스파인 분할 네트워크를 구현하는 최초의 텍스트 기반 네트워크예요.
CPS4는 공개 스파인 분할 데이터셋에서 5%의 라벨 데이터만 사용했을 때 Dice 지수 80.44%의 우수한 스파인 분할 성능을 달성했어요.