该文综述弱监督图像分割研究，涵盖CNN切片传播、增量学习、自训练、原型对比、SAM适用性及LiDAR引导等方法，在PASCAL VOC、COCO等数据集上提升性能并降低标注成本，并发布腰椎MRI分割数据集。

该文综述半监督与弱监督图像分割研究，涵盖GuidedMix-Net（用标记数据指导未标记数据，结合特征对齐与伪标签提升mIoU）、图像级标签实例分割、MaskMatch多尺度集成、弱监督视频实例分割、医学影像标注者可靠性学习、mixup伪标签分类、合成图像训练、自一致性篡改检测及域移位主动学习等方法。