Zwak gesuperviseerde instantiesegmentatie
Zwak gesuperviseerde instantiesegmentatie traint diepe netwerken om individuele objectinstanties op pixelniveau af te bakenen met alleen goedkope, onvolledige annotaties — zoals bounding boxes, labels op afbeeldingsniveau of puntklikken — in plaats van dure, volledige pixelmaskers. Het vermindert de annotatie-inspanning drastisch, terwijl het toch instantie-niveau maskers produceert voor elk object in een afbeelding.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Instance Segmentation (Deep Learning with Incomplete Annotations). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/weakly-supervised-instance-segmentation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- InstantiesegmentatieDeep learning↔ compare
- ObjectdetectieDeep learning↔ compare
- Self-supervised Instance SegmentationDeep learning↔ compare
- Semantische segmentatieDeep learning↔ compare
- Semi-gesuperviseerde InstantiesegmentatieDeep learning↔ compare
- Zwakke gesuperviseerde semantische segmentatieDeep learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →