Слабо контролируемая сегментация экземпляров
Слабо контролируемая сегментация экземпляров обучает глубокие сети для разграничения отдельных экземпляров объектов на пиксельном уровне, используя только дешевые, неполные аннотации — такие как ограничивающие рамки, метки на уровне изображения или точечные клики — вместо дорогостоящих полных попиксельных масок. Это значительно снижает трудозатраты на аннотирование, при этом получая маски на уровне экземпляров для каждого объекта на изображении.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Instance Segmentation (Deep Learning with Incomplete Annotations). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Сегментация экземпляровГлубокое обучение↔ compare
- Обнаружение объектовГлубокое обучение↔ compare
- Самообучающаяся сегментация экземпляровГлубокое обучение↔ compare
- Семантическая сегментацияГлубокое обучение↔ compare
- Полуавтоматическая сегментация экземпляровГлубокое обучение↔ compare
- Слабо контролируемая семантическая сегментацияГлубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →