舗装損傷セグメンテーションの精度を向上させるためには、以下のようなアプローチが考えられます。まず、データ拡張技術を活用することで、トレーニングデータの多様性を増やし、モデルの汎用性を高めることができます。具体的には、画像の回転、スケーリング、反転、色調の変更などを行い、異なる条件下での舗装損傷を学習させることが重要です。
次に、アンサンブル学習を導入することで、複数のモデルの予測を組み合わせ、精度を向上させることができます。異なるアーキテクチャやハイパーパラメータを持つモデルを組み合わせることで、各モデルの強みを活かし、全体のパフォーマンスを向上させることが期待されます。
さらに、セグメンテーションタスクに特化した新しい損失関数の開発も有効です。例えば、Focal Tversky Lossのように、難易度の高いセグメンテーション領域に重点を置く損失関数を使用することで、特に小さな損傷や複雑な形状のセグメンテーション精度を向上させることができます。
最後に、トランスファーラーニングを活用し、他の関連するデータセットで事前学習したモデルを基にすることで、少ないデータでの学習でも高い精度を実現することが可能です。これにより、特にデータが限られている場合でも、モデルの性能を向上させることができます。