연구진은 태양광 패널 결함 분류를 위해 Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA) 기반의 새로운 아키텍처 JEFFNet을 제안했어요.
JEFFNet은 JEPA 기반의 사전 학습된 Vision Transformer와 EfficientNetV2-S 기반의 컨볼루션 특징 추출기를 결합하여 의미론적 특징과 컨볼루션 특징을 융합 학습해요.
JEFFNet은 PVF-10 데이터셋에서 10개 클래스 분류 시 F1 점수가 93.21%, 정확도가 94.33%를 달성했으며, 2개 클래스 분류 시 F1 점수는 97.53%, 정확도는 96.41%를 기록했어요.