픽셀 단위의 수동 주석 마스크에 의존하지 않고 이미지의 모든 픽셀에 클래스 레이블을 할당하도록 학습하는 자기 지도 의미론적 분할.

먼저 대량의 레이블 없는 이미지를 사용하여 대비 학습 또는 마스크 이미지 모델링과 같은 자기 지도 목표로 백본 네트워크를 학습시킨 다음, 결과로 얻은 밀집 특징을 사용하여 이미지 영역을 분할하고 레이블을 지정하여 주석 비용의 일부로 경쟁력 있는 분할 품질을 달성합니다.