物體分組

深度分析

自監督視覺Transformer與Gram矩陣蒸餾提升自然場景類人物體分組行為

研究以自然場景點對判斷測試人類物體分組，採用自監督Transformer（DINO系列）與監督模型比較，發現自監督模型在預測反應時間與同物體優勢上更貼近人類行為，顯示Gram矩陣結構提升感知對齊。此外，透過將監督模型的Gram矩陣蒸餾至自監督模型，可進一步提升其物體中心性與行為對齊度。