3つの要点 ?? リモート・センシングデータの下流タスクのために必要な、高い帰納バイアスを持つ特徴量を取得するために、新しいマテリアル・テクスチャベースの自己教師学習手法を提案した。 ?? 教師ありと教師なしの変化検知、セグメンテーション、土地被覆分類実験において、本手法で事前学習したモ…
3つの要点 ?? リモート・センシングデータの下流タスクのために必要な、高い帰納バイアスを持つ特徴量を取得するために、新しいマテリアル・テクスチャベースの自己教師学習手法を提案した。 ?? 教師ありと教師なしの変化検知、セグメンテーション、土地被覆分類実験において、本手法で事前学習したモ…