セマンティックセグメンテーションによる水中藻場推定

近年、カーボンニュートラルの実現に向けて水中画像から藻場の分布を自動的に計測する技術の重要性が高まっている。水中画像からセマンティックセグメンテーションにより藻場の領域を推定する際、水中画像特有の画像劣化と学習に用いるアノテーション画像が少ないという問題がある。そこで本研究では、画像復元処理を施した水中画像に対してCLIPを活用して疑似ラベルを生成し、半教師あり学習を導入することで、この課題の解決を図る。