品質重視と多様性に着目した、海洋障害物セグメンテーションのためのサンプル拡張

この研究論文は、海洋ロボット工学と自律システムにおける重要な課題である、障害物セグメンテーションのロバスト性の向上に焦点を当てています。 品質重視と多様性を考慮したサンプル拡張というアプローチは、複雑な海洋環境における性能向上への有望な道筋を示しています。

• •水中環境での障害物検出の精度向上に焦点を当てています。
• •品質と多様性の両方を活用し、サンプル拡張に対する新しいアプローチを採用しています。
• •自律型水中ビークル（AUV）およびその他の海洋ロボット工学アプリケーションの性能を向上させる可能性があります。