AIにおけるドメインシフトに対応するインスタンス認識セグメンテーション

この研究は、テストフェーズにおけるドメインシフトへの適応というAIの重要な問題を扱っています。インスタンス認識セグメンテーションは、動的な環境下での堅牢なパフォーマンスを約束し、実世界でのアプリケーションに不可欠です。

• •入力データのドメインが変化した場合のセグメンテーション性能の向上に焦点を当てる。
• •データ分布の変化を処理するために、インスタンス認識アプローチを採用。
• •進化する環境におけるAIモデルの展開に関する実践的な課題に対処。