本研究は、リモートセンシング画像の半教師あり意味論的セグメンテーションを目的とし、多様なネットワーク構造を活用することで、精度と多様性を同時に高めるアプローチを提案する。
提案するDSSNは、ピクセル単位の対照学習と弱-強教師あり疑似ラベル生成を組み合わせることで、利用可能な教師なしデータの最大限の活用を可能にする。さらに、クラス認識疑似ラベル生成戦略を導入し、長尾クラスの性能を向上させる。
