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Machine learningDeep learning / NLP / CV

多言語意味セグメンテーション

多言語意味セグメンテーションは、画像内のすべてのピクセルに意味クラスラベルを割り当てるピクセルレベルのシーン解析アプローチであり、クロスリンガル機能を取り込むことで、単一のモデルが複数の言語からのシーンテキスト要素、注釈、またはトレーニング信号を認識できるようになります。これは、ディープエンコーダー・デコーダーアーキテクチャと多言語言語表現を組み合わせたもので、多様な言語コンテキストにわたるドキュメント、道路標識、自然シーン画像、および医療画像に適用可能です。

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出典

  1. Chen, L.-C., Zhu, Y., Papandreou, G., Schroff, F., & Adam, H. (2018). Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation. In Proceedings of ECCV 2018. link
  2. Image segmentation. Wikipedia. link

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Semantic Segmentation (Cross-Lingual Scene Parsing). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/multilingual-semantic-segmentation

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ScholarGateMultilingual Semantic Segmentation (Multilingual Semantic Segmentation (Cross-Lingual Scene Parsing)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/deep-learning/multilingual-semantic-segmentation · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026