Machine learningDeep learning / NLP / CV
自己教師ありインスタンスセグメンテーション
自己教師ありインスタンスセグメンテーションは、人間によるアノテーション付きマスクやバウンディングボックスなしで、画像中の個々のオブジェクトインスタンスを検出および区別することを学習します。高価なピクセルレベルのラベルに依存する代わりに、自己教師あり事前学習、マルチビューの一貫性、疑似ラベル生成を利用して、生の画像データから純粋にオブジェクトを発見しセグメント化します。
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出典
- Wang, X., Zhu, Z., Cao, G., Yao, Z., Jiang, Z., & Ye, J. (2022). FreeSOLO: Learning to Segment Objects without Annotations. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 14176–14186. link ↗
- Caron, M., Touvron, H., Misra, I., Jégou, H., Mairal, J., Bojanowski, P., & Joulin, A. (2021). Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 9650–9660. DOI: 10.1109/ICCV48922.2021.00951 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Instance Segmentation (Label-free Object Mask Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/self-supervised-instance-segmentation
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