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多粒度ノイズ除去と双方向アライメントによる弱教師ありセマンティックセグメンテーション

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田中専務

拓海先生、最近部下から『弱教師ありセグメンテーション』って論文が良いと聞きました。正直、セグメンテーションという言葉からして身構えてしまいます。要するに現場で使える投資対効果（ROI）が見える技術なんでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえますが噛み砕けば実務に結びつきますよ。ポイントは3つです。1) 少ない注釈で物体領域を推定する、2) 擬似ラベルの“ノイズ”を除く、3) 単純画像から複雑画像へ学習を橋渡しする、ですよ。

田中専務

注釈が少ないというのは、要するに人手で細かく全部に印を付けなくてもいいということですか。うちの現場で全部にマーキングするリソースはないので、それなら期待できます。

AIメンター拓海

その通りです！

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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