ZeBROD: ゼロ再訓練に基づく認識・物体検出フレームワーク

この研究論文は、物体認識と検出タスクにおける再訓練を不要にする、有望なフレームワークであるZeBRODを紹介しています。効率性の向上とリソース消費量の削減の可能性は、この研究を注目に値するものにしています。

• •ZeBRODは、再訓練を回避することにより効率性を向上させることを目指しています。
• •このフレームワークは、物体認識と検出を対象としています。
• •この研究はArXivで公開されています。