연구진은 데이터 어노테이션 비용 문제를 해결하기 위해 참조 기반 범주 발견(RefCD)이라는 새로운 비지도 객체 감지기를 제안했습니다. RefCD는 수동으로 어노테이션된 레이블 없이 범주 인식 감지를 가능하게 합니다. 이 방법은 예측된 객체와 레이블이 없는 참조 이미지 간의 특징 유사성을 활용하여 잠재적인 범주별 특징 학습을 유도합니다.
기존 방법과 달리 RefCD는 범주 지침 없이 학습하거나 레이블된 데이터를 요구하는 원샷 방법의 한계를 극복합니다. 또한, RefCD는 참조 이미지가 없는 범주-불가지론적 감지를 지원하여 통일된 프레임워크를 제공합니다.
실험 결과, RefCD는 비지도 패러다임에서 범주 정보를 학습할 수 있으며, 이는 효과성을 입증합니다.