高解像度UAV画像を用いた教師なし意味的セグメンテーションによる道路シーンの詳細な解析

本研究は、高解像度UAV画像を用いて、教師なしのアプローチで道路シーンの詳細な解析を行うことを提案する。従来の教師あり深層学習手法の課題であるアノテーションコストと範囲の制限を解決するため、ビジョン言語モデル、セグメンテーションモデル、自己教師あり学習を組み合わせた新しい枠組みを開発した。