연구진이 악천후 속에서도 객체 개수를 정확히 세는 TOOC 모델의 성능을 평가하는 새로운 벤치마크 'Robust-TOOC'를 공개했어요. 빗방울, 안개, 어둠, 노이즈 등 6가지 악조건 환경을 포함합니다.
Dual-TTT라는 새로운 프레임워크를 통해 이미지 노이즈 제거 모듈만 테스트 시간에 학습시켜 기존 TOOC 모델의 구조를 변경 없이 성능을 향상시켰어요.
Dual-TTT는 기존 TOOC 모델의 아키텍처를 유지하면서도 테스트 시간에만 텍스트 기반 노이즈 제거 모듈을 학습시켜 악조건 환경에서도 안정적인 객체 개수 세기가 가능하도록 설계됐어요.