My Rethinking of Intelligent and Deep AI
â Kao Panboonyuen
Road segmentation in remote sensing is vital for urban planning, traffic monitoring, and autonomous driving. GuidedBox introduces an end-to-end framework leveraging a teacher model to generate pseudo-labels, with novel noise-aware confidence scoring and pixel loss. It outperforms state-of-the-art methods on the Massachusetts Roads Dataset (AP50 = 0.9231) and shows robustness across SpaceNet and DeepGlobe datasets.
āļāļĢ.āļāļĩāļĢāļāļāļĻāđ āļāļēāļāļāļļāļāļĒāļ·āļ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĩāđāļĢāļđāđāļāļąāļāļāļąāļāđāļāļāļ·āđāļ âāļāļĢ.āđāļāđāļēâ āđāļāđāļ āļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļāļđāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļāđāļēāļāļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļāļīāļĐāļāđ
āđāļāļĒāļāļąāļāļāļļāļāļąāļāļāļģāļĢāļāļāļģāđāļŦāļāđāļ āļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļŦāļĨāļąāļāļāļĩāđ MARSAIL (Motor AI Recognition Solution Artificial Intelligence Laboratory)
āļāļķāđāļāđāļāđāļ āļŦāđāļāļāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļāļ§āļŦāļāđāļēāļāļĩāđāļāļđāļĢāļāļēāļāļēāļĢāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ AI āļāļąāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļāļĢāļ°āļāļąāļāļ āļąāļĒāļĢāļāļĒāļāļāđ
āđāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē āļāļĢ.āđāļāđāļē āļŠāļģāđāļĢāđāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļ āļāļĢāļīāļāļāļēāđāļāļ āļŠāļēāļāļēāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ (āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļāļĢāļāļļāļĐāļāļĩāļāļąāļāļāļīāļ)
āļāļēāļ āļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒ āđāļāļĒāđāļāđāļĢāļ°āļĒāļ°āđāļ§āļĨāļēāđāļāļĩāļĒāļ 2 āļāļĩāļāļĢāļķāđāļ āļ āļēāļĒāđāļāđāļāļēāļĢāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļ
āļāļļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļāļĢāļāļļāļĐāļāļĩāļāļąāļāļāļīāļ 100 āļāļĩāļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒ āđāļĨāļ° āļāļļāļ 90 āļāļĩāļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒ
āļāđāļāļāļŦāļāđāļēāļāļĩāđ āļŠāļģāđāļĢāđāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļ āļāļĢāļīāļāļāļēāđāļ āđāļāļŠāļēāļāļēāđāļāļĩāļĒāļ§āļāļąāļāļāļēāļāļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒāđāļāđāļāļāļąāļ āļ āļēāļĒāđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āđāļ§āļĨāļē
1 āļāļĩāļāļĢāļķāđāļ āļ āļēāļĒāđāļāđ āļāļļāļāļāļļāļāļŦāļāļļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļąāļāļāļīāļāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒ
āđāļāļ·āđāļāđāļāļĨāļīāļĄāļāļĨāļāļāļ§āđāļĢāļāļēāļŠāļāļĩāđāļāļĢāļ°āļāļēāļāļŠāļĄāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļāđāļēāļāļĒāļđāđāļŦāļąāļ§āļāļĢāļāđāļāļĢāļīāļāļāļĢāļ°āļāļāļĄāļēāļĒāļļāļāļĢāļ 72 āļāļĢāļĢāļĐāļē
āđāļāļĒāļŠāļģāđāļĢāđāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāđāļāļāđāļāđāđāļāļ§āļąāļĒāđāļāļĩāļĒāļ 27 āļāļĩ
āļāļķāđāļāļŠāļ°āļāđāļāļāļāļķāļ āļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļĄāļļāđāļāļĄāļąāđāļāđāļāđāļŠāđāļāļāļēāļāļ§āļīāļāļēāļāļēāļĢāļāļĒāđāļēāļāļāļąāļāđāļāļ
āļāļāļāļāļēāļāļāļĩāđ āļāļĢ.āđāļāđāļēāļĒāļąāļāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļ āļāļļāļāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ āļāļēāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢ The Second Century Fund (C2F) āđāļ Track A
āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļŦāļĨāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāđāļāļāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāļŠāļđāļ āļāļāļāļāļļāļŽāļēāļĨāļāļāļĢāļāđāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒ
āđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāļāļĩāđāļĄāļĩ āļāļīāļāļāļīāļāļĨāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļ§āļāļāļēāļĢāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ AI āđāļāļĢāļ°āļāļąāļāđāļĨāļ
āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļŦāļāļķāđāļāđāļāļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļāļĒāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļāļĢāļ°āļĄāļŦāļēāļāļĢāļļāļāļēāļāļīāļāļļāļāļĢāļąāļāļāļĢāļ°āļĢāļēāļāļāļēāļāļāļļāļ Global Young Scientists Summit (GYSS) āļāļĢāļ°āļāļģāļāļĩ 2025
āļāļēāļ āļŠāļĄāđāļāđāļāļāļĢāļ°āļāļāļīāļĐāļāļēāļāļīāļĢāļēāļāđāļāđāļē āļāļĢāļĄāļŠāļĄāđāļāđāļāļāļĢāļ°āđāļāļāļĢāļąāļāļāļĢāļēāļāļŠāļļāļāļēāļŊ
āļāļĢ.āđāļāđāļēāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļĨāļķāļāļāļķāđāļāđāļāļŠāļēāļāļē Computer Vision āļāļĩāđāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāļāļąāļāļāļēāļĢāļĢāļđāđāļāļģāļ§āļąāļāļāļļ āļāļĩāļ
āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāđāļāļīāļāļāļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāļāļāļāļ āļēāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļ Geospatial Intelligence
āļāļĩāđāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļ§āđāļāļĩāļĒāļĄāđāļĨāļ°āļ āļēāļāļāđāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļāļēāļĻāđāļāļ·āđāļāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļāļīāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđ
āļāļĩāļāļāļąāđāļāļĒāļąāļāđāļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāļāļąāļāļāļąāļ Human-AI Interaction
āļāļķāđāļāđāļāđāļāļŦāļąāļ§āđāļāļŠāļģāļāļąāļāļāļāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļĩāđāđāļāđāļēāđāļāđāļĨāļ°āļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāļāļąāļāļĄāļāļļāļĐāļĒāđāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ
āļāđāļ§āļĒāļāļĨāļāļēāļāļāļĩāđ āđāļāļāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļ§āļīāļŠāļąāļĒāļāļąāļĻāļāđāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļāļāļāļēāļāļāļāļāļ AI
āļāļĢ.āđāļāđāļēāļāļķāļāđāļāđāļāļŦāļāļķāđāļāđāļāļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļĢāļļāđāļāđāļŦāļĄāđāļāļĩāđāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĄāļāļāļāļĒāđāļēāļāļĒāļīāđāļāđāļ āļ§āļāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļĒāļēāļāļēāļĢāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļēāļāļĨ
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