RescueNet introduces a high-resolution post-disaster dataset with detailed annotations to aid in natural disaster damage assessment using state-of-the-art segmentation models.
Using language guidance can significantly improve semantic segmentation models' performance in adverse weather conditions.
提案された方法は、不利な気象条件下での意味的セグメンテーションマップの推論を可能にし、言語ガイダンスを活用してモデルの性能向上を実現します。