用于实例分割的迭代学习
计算机视觉与模式识别
2022-02-21 v1
摘要
实例分割是一项检测并分割图像中独立目标的计算机视觉任务。最先进的深度神经网络模型需要大量标注数据才能在该任务中表现良好。制作这些标注非常耗时。我们首次提出了一种迭代学习与标注方法，能够检测、分割并标注由多个相似目标组成的数据集中的实例。该方法仅需极少的人工干预，并且只需要一个包含极少标注的自举集。在两个不同数据集上的实验证明了该方法在视觉检测相关的不同应用中的有效性。
引用
@article{arxiv.2202.09110,
title = {Iterative Learning for Instance Segmentation},
author = {Tuomas Sormunen and Arttu Lämsä and Miguel Bordallo Lopez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.09110},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 6 figures