연구진은 세분화된 이미지 인식 성능 향상을 위해 Structured-Condensed Prompt Tuning (SCPT) 방법을 제안했어요.
SCPT는 Semantic Relation Encoding (SRE)을 통해 클래스 간의 의미 관계를 명시적으로 모델링하고 Semantic Condensation loss (ScLoss)를 활용해 불필요한 감독을 억제해요.
14개의 세분화된 벤치마크 실험 결과, SCPT는 의미 중대를 완화하고 few-shot 및 base-to-novel 일반화에서 최고 성능을 달성했어요.