マルチモーダル セマンティック セグメンテーションの革新は、次の側面を通じて実現できます。
データ: より豊富で多様なトレーニング データを使用すると、モデルの一般化能力が向上します。
モデル: 畳み込みニューラル ネットワーク、残差ネットワークなどのより高度なニューラル ネットワーク構造を探索して、モデルの精度を向上させます。
アルゴリズム: Adversarial Generative Networks、Generative Adversarial Networks などの新しいセグメンテーション アルゴリズムを実験します。
融合: マルチモーダル データを融合してセグメンテーションの精度を向上させます。
応用：マルチモーダルセマンティックセグメンテーション技術を医用画像解析、自然言語処理などの新分野に応用し、応用範囲を拡大します。