本文介绍了多种基于边界框注释的弱监督学习方法，如WeakPolyp、IBoxCLA和BoxSnake等。这些方法通过不同技术提高了分割精度，尤其在前列腺和脑病变应用中表现出色，实验结果显示其性能与完全监督模型相当，无需密集注释。