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弱监督实例分割的完整实例挖掘
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内容提要
利用深度神经网络的进步，我们提出了一种新颖的弱监督实例分割方法，通过使用MaskIoU头部预测proposal的完整度得分，采用完整实例挖掘策略来显式建模冗余分割问题并生成精炼的伪标签。我们的方法在PASCAL VOC 2012和MS COCO数据集上取得了超过当前最先进方法的性能。
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关键要点
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利用深度神经网络的进步，弱监督实例分割（WSIS）引起广泛关注。
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提出了一种新颖的WSIS方法，使用MaskIoU头部预测proposal的完整度得分。
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采用完整实例挖掘（CIM）策略显式建模冗余分割问题。
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生成精炼的伪标签以提高分割效果。
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在PASCAL VOC 2012和MS COCO数据集上取得了超过当前最先进方法的性能。
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