弱教師付き参照表現セグメンテーション

弱教師あり言及表現セグメンテーションは、コンピュータビジョンのサブタスクの一つで、自然言語による表現で指定された対象物のピクセルレベルのセグメンテーションを、限定的または不完全なアノテーションデータを使用して行うことを目指しています。このタスクの目的は、大量のデータアノテーションに伴うコストと時間を削減するために、弱教師あり学習手法を活用し、アノテーションが限られている状況下でのモデルの汎化能力とセグメンテーション精度を向上させることです。その応用価値は、特に医療画像解析、自動運転、ロボットビジョンなどのシナリオにおいて、画像理解や人間とコンピュータの相互作用システムの性能を効果的に向上させることにあります。