التسمية الدلالية والتقسيم النسبي للعناصر هي مهمتان تتطلبان توضيحات باهظة الثمن بشكل خاص. انطلاقًا من الإشراف الضعيف على شكل توضيحات للكشف عن الصناديق الحدودية، نقترح نهجًا جديدًا لا يتطلب تعديل إجراء التدريب على التقسيم. نوضح أن عند تصميم التسميات الإدخالية بعناية من الصناديق الحدودية المعطاة، فإن جولة واحدة فقط من التدريب تكون كافية لتحسين النتائج التي تم الإبلاغ عنها سابقًا في الإشراف الضعيف. بشكل عام، يصل نهج الإشراف الضعيف لدينا إلى حوالي 95% من جودة النموذج المشرف عليه بالكامل، سواءً في التسمية الدلالية أو التقسيم النسبي للعناصر (instance segmentation).