초록
우리는 픽셀 단위로 완벽한 주석을 얻는 데 큰 비용이 드는 이 문제에 특히 관련된 의미 분할과 인스턴스 분할을 동시에 수행하는 약간의 감독 모델을 제시합니다. 대상 탐지기 기반의 많은 인기 있는 인스턴스 분할 접근법과 달리, 우리의 방법은 어떠한 겹치는 인스턴스도 예측하지 않습니다. 또한, 우리는 "thing" 클래스와 "stuff" 클래스를 모두 분할할 수 있으며, 따라서 이미지의 모든 픽셀을 설명할 수 있습니다. "thing" 클래스는 바운딩 박스로 약간의 감독을 받고, "stuff" 클래스는 이미지 수준의 태그로 감독됩니다. 우리는 파스칼 VOC에서 완전 감독 및 약간의 감독 모두에 대해 최신 연구 결과를 얻었습니다(약 95%의 완전 감독 성능을 달성했습니다). 또한, 우리는 시티스케이프에서 의미 분할과 인스턴스 분할에 대한 첫 번째 약간의 감독 결과를 제시합니다. 마지막으로, 우리는 약간의 감독 프레임워크를 사용하여 주석 품질과 예측 성능 간의 관계를 분석하는데, 이는 데이터셋 생성자들에게 관심 있는 주제입니다.