سجل دليل المنهج
Weakly Supervised Instance Segmentation
Weakly supervised instance segmentation trains deep networks to delineate individual object instances at pixel level using only cheap, incomplete annotations — such as bounding boxes, image-level labels, or point clicks — rather than costly full pixel-wise masks. It dramatically reduces annotation effort while still producing instance-level masks for each object in an image.
سجل المصدر
تم نسخ الاستشهادات حرفيًا من سجل مصدر المنهج. لا يُستدل على أي تحقق على مستوى الادعاء منها.
Weakly Supervised Instance Segmentation (Deep Learning with Incomplete Annotations)
سجل منهج تصنيفي · ml-model / deep-learning
- Hsu, C.-C., Hsu, K.-J., Tsai, C.-C., Lin, Y.-Y., & Chuang, Y.-Y. (2019). Weakly supervised instance segmentation using the bounding box tightness prior. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 32. · URL
- Zhou, B., Khosla, A., Lapedriza, A., Oliva, A., & Torralba, A. (2016). Learning deep features for discriminative localization. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2921–2929. · DOI 10.1109/CVPR.2016.319
الادعاءات المنسقة
تم حفظ الادعاءات في دفتر الأستاذ الخاص بالأدلة، ولكل منها تقييمها الخاص.
لا توجد ادعاءات منسقة بعد
هذه الواجهة لا تخترع تقييمًا للادعاء عندما لا يكون دفتر الأستاذ يحتوي على واحد.
المنهجيات ذات الصلة
تم إنشاؤها من الرسم البياني للمنهج وتظهر كعلاقات مقترحة آليًا - لا يُستدل على أي ادعاء دليل.