Weakly Supervised Instance Segmentation

La segmentation d'instances faiblement supervisée est une technique dans le domaine de la vision par ordinateur visant à obtenir une segmentation précise d'objets spécifiques dans les images avec un minimum de données étiquetées. Cette méthode utilise des étiquettes au niveau de l'image ou des annotations incomplètes pour réduire la dépendance aux annotations pixel-par-pixel, ce qui diminue le coût de l'étiquetage des données et améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles. La segmentation d'instances faiblement supervisée a une valeur d'application importante dans l'analyse d'images médicales, la conduite autonome, la surveillance de sécurité et d'autres domaines, en renforçant efficacement l'intelligence et la praticité des systèmes.