Unsupervised Semantic Segmentation With

Unsupervised Semantische Segmentierung mit Sprach-Bild-Vortraining ist eine Aufgabe im Bereich Computer Vision, die darauf abzielt, semantische Segmentierung auf Pixel-Ebene durch Merkmale zu erreichen, die auf Bild-Text-Paaren vortrainiert wurden, ohne die Verwendung von menschlicher semantischer Überwachung. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, die Grenzen und Kategorien verschiedener Objekte in Bildern automatisch zu lernen, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells auf nicht beschrifteten Daten zu verbessern. Der Anwendungswert liegt darin, dass Annotationskosten erheblich reduziert werden und die Modellleistung auf großen Datensätzen gesteigert wird, was es für Szenarien wie autonomes Fahren und medizinische Bildanalyse besonders geeignet macht.