Machine learningDeep learning / NLP / CV
약지도 인스턴스 분할
약지도 인스턴스 분할(Weakly supervised instance segmentation)은 비용이 많이 드는 완전한 픽셀 단위 마스크 대신 바운딩 박스, 이미지 수준 레이블 또는 점 클릭과 같이 저렴하고 불완전한 주석만을 사용하여 개별 객체 인스턴스를 픽셀 수준에서 분할하도록 딥 네트워크를 훈련합니다. 이는 주석 노력을 극적으로 줄이면서도 이미지 내 각 객체에 대한 인스턴스 수준 마스크를 생성합니다.
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출처
- 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/ko/deep-learning/weakly-supervised-instance-segmentation
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- 인스턴스 분할딥러닝↔ compare
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