저자:  (1) 연세대학교 권형준;  (2) 장진현, 연세대학교;  (3) 연세대학교 김진;  (4) 연세대학교 김권영;  (5) 손광훈, 연세대학교 및 한국과학기술연구원(KIST).  링크 표   초록 및 1 서론   2. 관련 작업   3. 쌍곡기하학  4. 방법   4.1 개요   4.2. 확률적 계층 트리   4.3. 시각적 계층 분해   4.4. 쌍곡선 공간에서의 학습 계층   4.5. 시각적 계층 인코딩   5. 실험 및 5.1. 이미지 분류   5.2. 객체 감지 및 인스턴스 분할   5.3. 의미적 세분화   5.4. 시각화   6. 절제 연구 및 논의   7. 결론 및 참고문헌   A. 네트워크 아키텍처   B. 이론적 기준선   C. 추가 결과   D. 추가 시각화  7. 결론  이 논문에서 우리는 시각적 장면의 계층적 구성을 조사하는 새로운 시각적 계층 매퍼(Hi-Mapper)를 제시했습니다. 우리는 확률 분포를 사용하여 트리와 같은 구조를 새롭게 정의하고 쌍곡선 공간에서 계층적 관계를 학습함으로써 목표를 달성했습니다. 우리는 계층적 해석을 대조적 손실에 통합하고 데이터 효율적인 방식으로 시각적 계층을 효율적으로 식별했습니다. 효과적인 계층 분해 및 인코딩 절차를 통해 식별된 계층은 글로벌 시각적 표현에 성공적으로 배포되어 전체 장면에 대한 구조적 이해를 향상시켰습니다. Hi-Mapper는 기존 DNN과 통합될 때 지속적으로 성능을 개선했으며 다양한 밀도 예측에 대한 효과성도 입증했습니다.    . 이 연구는 2022년 연세 시그니처 연구 클러스터 프로그램(2022-22-0002)의 지원을 받았습니다. 감사의 글  참고문헌  [1] Aleksandr Ermolov, Leyla Mirvakhabova, Valentin Khrulkov, Nicu Sebe, Ivan Oseledets. 쌍곡선 비전 변환기: 메트릭 학습 개선 사항 결합. 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