Semi Supervised Instance Segmentation

Le semi-apprentissage de la segmentation d'instances est une technique dans le domaine de la vision par ordinateur visant à obtenir une reconnaissance et une segmentation précises des objets au niveau des instances en utilisant une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées. Cette méthode améliore les capacités de généralisation et de segmentation du modèle dans des scénarios où les données sont rares, en tirant parti des avantages de l'apprentissage supervisé et non supervisé. Elle est particulièrement précieuse dans des applications telles que l'analyse d'images médicales, la conduite autonome et la surveillance de sécurité.