कमज़ोर पर्यवेक्षित इंस्टेंस सेगमेंटेशन (Weakly Supervised Instance Segmentation)
कमज़ोर पर्यवेक्षित इंस्टेंस सेगमेंटेशन, महंगे पूर्ण पिक्सेल-स्तरीय मास्क के बजाय केवल सस्ते, अपूर्ण एनोटेशन - जैसे बाउंडिंग बॉक्स, छवि-स्तरीय लेबल, या पॉइंट क्लिक - का उपयोग करके प्रत्येक ऑब्जेक्ट इंस्टेंस को पिक्सेल स्तर पर अलग करने के लिए डीप नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है। यह एनोटेशन प्रयास को नाटकीय रूप से कम करता है जबकि अभी भी एक छवि में प्रत्येक ऑब्जेक्ट के लिए इंस्टेंस-स्तरीय मास्क उत्पन्न करता है।
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स्रोत
- 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. link ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Instance Segmentation (Deep Learning with Incomplete Annotations). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-instance-segmentation
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