インスタンスセグメンテーションは、コンピュータビジョンにおける基本的なタスクであり、各ピクセルを適切なクラスに割り当てるとともに、物体をバウンディングボックスで局所化する。しかし、ピクセルレベルのセグメンテーションラベルを収集するには、分類や検出のラベルを収集するよりも、リソースと時間のコストが大きくなる。本研究では、自己教師付き変換器（self-supervised transformer）を用いた反復的マスク精製（Iterative Mask Refinement using a Self-supervised Transformer, IMST）という新たなアプローチを提案する。IMSTは、単純なK-meansクラスタリングと自己教師付きビジョン変換器を用いて、クラスに依存しない非教師ありインスタンスセグメンテーションを実現する。この手法は、オフ・ザ・シェル（off-the-shelf）のインスタンスセグメンテーションモデルの学習に利用可能な擬似真値ラベル（pseudo-ground-truth labels）を生成する。これらの擬似ラベルは、複数のデータセットにおいて性能の向上を示す。擬似ラベルで学習されたインスタンスセグメンテーションモデルは、訓練損失関数やネットワークアーキテクチャを変更することなく、COCO20k（平均精度AP：+4.0）およびCOCO val2017（AP：+2.6）において、既存の最先端の非教師ありインスタンスセグメンテーション手法を上回る性能を達成した。さらに、本手法が単一／複数オブジェクト発見や教師あり微調整（supervised fine-tuning）によるインスタンスセグメンテーションなど、他のタスクへも拡張可能であることを示し、従来手法を上回る成果を報告している。