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CAD2DMD-SET: Synthetic Generation Tool of Digital Measurement Device CAD Model Datasets for fine-tuning Large Vision-Language Models

Created by
  • Haebom

저자

Joao Valente, Atabak Dehban, Rodrigo Ventura

개요

본 논문은 대규모 비전-언어 모델(LVLMs)이 디지털 측정 장치(DMDs)의 값을 읽는 단순한 작업에서 어려움을 겪는 현실 문제를 해결하기 위해, 합성 데이터 생성 도구 CAD2DMD-SET을 제안합니다. CAD2DMD-SET는 3D CAD 모델, 고급 렌더링, 고충실도 이미지 합성을 활용하여 다양한 VQA 레이블이 지정된 합성 DMD 데이터셋을 생성하며, 실제 환경의 제약 조건을 평가하기 위한 검증 세트 DMDBench도 함께 제공합니다. 세 개의 최첨단 LVLMs을 대상으로 평가한 결과, CAD2DMD-SET로 추가 학습한 모델의 성능이 크게 향상되었으며, 특히 InternVL은 200%의 성능 향상을 보였습니다. CAD2DMD-SET는 향후 오픈소스로 공개될 예정입니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LVLMs의 DMD 값 읽기 성능 향상에 기여하는 합성 데이터 생성 도구 CAD2DMD-SET 제시.
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실제 환경의 어려움(잡음, 폐색, 극단적인 시점, 모션 블러)을 고려한 데이터셋 생성 및 평가.
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최첨단 LVLMs의 성능을 실질적으로 향상시키는 효과 입증 (InternVL의 경우 200% 향상).
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향후 오픈소스 공개를 통한 연구 커뮤니티의 활용 가능성 제시.
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한계점:
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현재는 논문 발표 시점에 CAD2DMD-SET가 오픈소스로 공개되지 않음.
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DMDBench의 규모 (1,000개 이미지)가 상대적으로 작을 수 있음.
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다양한 DMD 종류 및 환경에 대한 일반화 성능에 대한 추가 연구 필요.
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