WDA-Net：基于弱监督域自适应的电子显微镜图像分割

对线粒体等细胞器实例的精确分割对电子显微镜分析至关重要。尽管全监督方法性能优异，但其高度依赖充足的逐像素标注数据且对域偏移敏感。为开发一种标注高效且具竞争力的方案，我们聚焦于弱监督域自适应（WDA），采用一类极稀疏且弱的标注以最小化标注工作量，即仅在小部分目标实例上给出稀疏点标注。为缓解域偏移导致的性能下降，我们通过执行计数、检测与分割三项互补任务来挖掘多级可迁移知识，构成具有不同域不变性层次的任务金字塔。其直觉在于：在考察相关源域后，在目标域中定位相似目标远比勾画其精细边界容易。具体而言，我们以稀疏监督将计数估计作为检测的全局约束，进而引导分割。引入跨位置剪切粘贴增强以进一步弥补标注稀疏性。大量验证表明，我们的模型仅用 15% 点标注即可取得与监督模型相当的性能，并对标注选择具有鲁棒性。