연구진은 임상 환경에서 안구 전면부 분할(AES)의 강건성을 높이기 위해 DINOv3 기반의 경량화된 아키텍처를 제안했어요.
Step-Attention Feature Refinement 모듈을 도입하여 DINOv3 ViT-Small 백본의 다단계 트랜스포머 표현을 효율적으로 활용하며, 기존 방식 대비 성능을 향상시켰어요.
8가지 안과 촬영 프로토콜로 획득한 333장의 임상 AES 이미지 데이터셋에서 mIoU 85.55%를 달성하며, 공개 데이터셋에서도 강건성을 입증했어요.