
提案されたSA-MixNetフレームワークは、弱く監督された道路抽出において、データ駆動の視点から機能し、追加の事前条件を必要とせず、モデルの汎化能力を向上させます。


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SA-MixNet: Structure-aware Mixup and Invariance Learning for Scribble-supervised Road Extraction in Remote Sensing Images


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SA-MixNet proposes a novel Structure-aware Mixup and Invariance Learning framework for weakly supervised road extraction, enhancing model invariance and performance.
