본 논문은 대규모 데이터셋 없이 단일 객체의 대칭성을 감지하는 자기 지도 학습 모델을 제시합니다. 객체의 고유한 특징을 이용하여 대칭성을 판단하고, 정답 레이블 없이 자기 지도 학습 전략을 통해 모델을 학습시킵니다. 각 점에 대한 시각적 기술자를 계산하여 대칭점이 유사한 시각적 외관을 가진다는 아이디어를 활용하며, 기본 이미지 모델에서 추출한 특징을 활용합니다. 실험 결과, 기존 대규모 데이터셋 기반 모델보다 성능이 우수하고, 효율적이며, 적은 계산 자원과 데이터로 작동함을 보여줍니다.
