言語画像事前学習による非監督セマンティックセグメンテーション

非監督セマンティックセグメンテーションは、画像とテキストのペアで事前学習された特徴を用いて、人間によるセマンティックな監視なしにピクセルレベルのセマンティックセグメンテーションを達成することを目指すコンピュータビジョンのタスクです。このタスクの目的は、異なる物体の境界とカテゴリを自動的に学習し、ラベル付けされていないデータでのモデルの汎化能力を向上させることです。その応用価値は、アノテーションコストの大幅削減と大規模データセットでのモデル性能の向上にあり、自動運転や医療画像解析などのシナリオに適しています。