Weakly Supervised Semantic Segmentation

Die Aufgabe der schwach überwachten semantischen Segmentierung besteht darin, jedes Pixel in einem Bild zu klassifizieren, indem relativ einfach zu erhaltende Bildannotierungen wie Objektbezeichnungen verwendet werden, anstelle kostenintensiver pixelgenauer Annotierungen. Durch die Reduzierung der Abhängigkeit von großen Mengen feingranularer annotierter Daten senkt diese Aufgabe die Kosten und Komplexität des Modelltrainings erheblich und hat daher wichtige Anwendungswerte im Bereich der Computer Vision.