弱监督分割

弱监督分割（Weakly Supervised Segmentation）是计算机视觉领域的一种图像分割技术，其目标是在有限或不完全标注的数据集上训练模型，以实现对图像中对象的精准定位与分类。该方法通过利用部分标注信息，如图像级标签或粗略边界框，有效降低了标注成本，同时保持了较高的分割精度。弱监督分割在医学影像分析、遥感图像处理和自动驾驶等场景中具有重要应用价值，能够显著提升数据利用效率和模型泛化能力。