Weakly Supervised Semantic Segmentation

La tâche de segmentation sémantique faiblement supervisée vise à classer chaque pixel d'une image en utilisant des annotations d'images relativement faciles à obtenir, telles que des étiquettes d'objets, au lieu d'annotations au niveau du pixel qui sont coûteuses et complexes. En réduisant la dépendance à de grandes quantités de données annotées en détail, cette tâche diminue considérablement le coût et la complexité de l'entraînement des modèles, ce qui lui confère une valeur d'application importante dans le domaine de la vision par ordinateur.