Schwach überwachte Referenzierungsexpressionsegmentierung

Weakly Supervised Referring Expression Segmentation ist eine Unterabgabe im Bereich der Computer Vision, die das Ziel verfolgt, Objekte, die durch natürlichsprachliche Ausdrücke bezeichnet werden, auf Pixel-Ebene zu segmentieren, indem sie sich auf begrenzt oder unvollständig annotierte Daten stützt. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, schwach überwachte Lernmethoden zu nutzen, um die Generalisierungsfähigkeit und Segmentierungsgenauigkeit des Modells bei begrenzten Annotationen zu verbessern. Dies reduziert die Kosten und die Zeit, die mit der Erstellung großer annotierter Datensätze verbunden sind. Der Anwendungswert liegt darin, die Leistungsfähigkeit von Bildverarbeitungssystemen und Mensch-Maschine-Interaktionssystemen effektiv zu steigern, insbesondere in Szenarien wie der medizinischen Bildanalyse, autonomen Fahrt und Robotervision.