Machine learningDeep learning / NLP / CV
弱教師ありインスタンスセグメンテーション
弱教師ありインスタンスセグメンテーションは、高価なピクセル単位のマスクではなく、バウンディングボックス、画像レベルラベル、またはポイントクリックなどの安価で不完全なアノテーションのみを使用して、個々のオブジェクトインスタンスをピクセルレベルで区別するようにディープネットワークをトレーニングします。これにより、アノテーションの労力を大幅に削減しながら、画像内の各オブジェクトのインスタンスレベルのマスクを生成できます。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Instance Segmentation (Deep Learning with Incomplete Annotations). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/weakly-supervised-instance-segmentation
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