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input - 이미지를 순서(?) 정보를 가진 NLP 문장처럼 sequence 정보처럼 만들기 위해 Grid 로 잘라서 Patch1~Path9로 자름.
학습할때, encoder feature(v)와 알아맞추기 위한 Path 순서(Fig.1 에서 Positional Embedding of Patch 4) 정보를 주고 decoder(h)에서 similarity(v^T x h)해서 찾는 softmax를 이용하여 self training 방식.
transfer learning - 실제적으로 분류 는 Patch feature extraction을 part를 pre-training 부분을 이용
https://arxiv.org/abs/1906.02940
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