Segmentation panoptique faiblement supervisée

La segmentation panoptique faiblement supervisée est une technique d'analyse d'images dans le domaine de la vision par ordinateur qui vise à classer précisément et à reconnaître chaque instance de chaque pixel d'une image en utilisant des données annotées limitées. Cette méthode combine les avantages de la segmentation sémantique et de la segmentation d'instances, améliorant ainsi la généralisation et la robustesse du modèle tout en réduisant le coût de l'annotation manuelle. La valeur d'application de la segmentation panoptique faiblement supervisée réside dans sa capacité à relever efficacement le défi de l'annotation de grands ensembles de données, ce qui la rend particulièrement adaptée aux scénarios tels que la conduite autonome, l'analyse d'images médicales et le traitement d'images de télédétection.