Segmentação de Instâncias Fracamente Supervisionada
A segmentação de instâncias fracamente supervisionada treina redes profundas para delinear instâncias individuais de objetos em nível de pixel usando apenas anotações baratas e incompletas — como caixas delimitadoras, rótulos em nível de imagem ou cliques de ponto — em vez de máscaras completas de pixel. Isso reduz drasticamente o esforço de anotação, ao mesmo tempo que produz máscaras em nível de instância para cada objeto em uma imagem.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Instance Segmentation (Deep Learning with Incomplete Annotations). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/weakly-supervised-instance-segmentation
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