セマンティックセグメンテーションの更なる発展に向けて、以下のアプローチが考えられます：
多段階のアプローチ: 現在の手法は2段階のアプローチで構成されていますが、より多段階のアプローチを導入することで、より複雑なセマンティック情報を捉えることが可能です。
グラフニューラルネットワークの活用: グラフニューラルネットワークを導入して、ストローク間の関係性をより効果的に捉えることができます。これにより、より正確なセグメンテーションが可能になります。
強化学習の統合: 強化学習を活用して、モデルが学習した情報を元にセマンティックセグメンテーションの精度を向上させることが考えられます。