弱教師付きインスタンスセグメンテーション

弱教師付き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の分野で、最小限のラベルデータを使用して画像内の特定のオブジェクトインスタンスを正確にセグメンテーションする技術です。この手法は、画像レベルのラベルや不完全なアノテーションを活用することで、ピクセル単位の正確なアノテーションへの依存を減らし、データラベリングのコストを削減するとともに、モデルの学習効率を向上させます。弱教師付きインスタンスセグメンテーションは、医療画像解析、自動運転、セキュリティ監視などの分野で大きな応用価値があり、システムの知能化と実用性を効果的に高めています。