이미지당 픽셀 1개 라벨로 세그멘테이션 학습, 워털루·애플 TEAL

세그멘테이션(segmentation) 데이터는 픽셀 단위 라벨링 비용이 큽니다. 워털루대·애플 연구팀의 TEAL은 고정된 ViT(DINOv3) 백본의 토큰 격자 위에서 다양성 기준으로 라벨링할 픽셀을 고르고, 불확실성(margin)으로 한 번 더 걸러내는 ViT 표현 기반 최초의 픽셀 단위 액티브러닝(active learning) 프레임워크입니다. 이미지당 1픽셀 라벨로 최강 기준선보다 최대 24.36 mIoU 높았고, 10픽셀만으로 완전지도학습 성능의 최대 97%에 도달했습니다.