计算机视觉中的弱监督学习-第1篇

20/25计算机视觉中的弱监督学习第一部分弱监督学习在计算机视觉中的意义 2第二部分弱监督数据获取和标注方法 4第三部分弱监督学习模型的分类 7第四部分伪标签的生成和使用 10第五部分自训练的原理和技术 12第六部分KnowledgeGraph在弱监督学习中的应用 15第七部分弱监督跨模态学习 17第八部分弱监督学习在计算机视觉领域的挑战和展望 20

第一部分弱监督学习在计算机视觉中的意义关键词关键要点弱监督学习在计算机视觉中的意义

主题名称：数据效率改进

1.弱监督学习通过利用标注不足或不准确的数据，大幅提高训练数据集的可用性，从而减少对昂贵手动标注的依赖。

2.半监督学习和自监督学习等弱监督技术，使模型能够从未标注数据中学习底层结构和模式，从而增强其泛化能力。

3.通过引入伪标签、标签一致性和自训练等策略，弱监督学习可以有效地提高数据效率，并扩大弱监督数据集的规模。

主题名称：语义理解

弱监督学习在计算机视觉中的意义

简介

弱监督学习是一种机器学习范式，它使用比完全监督学习更少的标注数据。在计算机视觉领域，弱监督学习方法已被广泛探索，以利用大量可用图像的优势。

弱监督学习的类型

计算机视觉中的弱监督学习方法可以分为几类：

*图像级标注：仅使用图像级标注（例如，图像中是否存在特定对象）来训练模型。

*边界框标注：使用边界框位置来标注图像中目标对象的区域。

*点监督：使用图像中兴趣点的定位或分割来标注对象。

*脚本监督：使用不精确的文字描述或自然语言说明来标注图像。

*视频监督：使用视频中目标对象的运动轨迹或行为来训练模型。

弱监督学习的优点

弱监督学习在计算机视觉中具有以下优点：

*减少标注成本：与完全监督学习相比，弱监督学习需要更少的标注数据，从而降低了成本和时间要求。

*利用未标注数据：弱监督学习方法可以利用数量庞大的未标注图像，这在许多实际应用中是丰富的。

*改善泛化能力：利用未标注数据可以提高模型的泛化能力，使其更好地泛化到新的数据集和场景。

*处理复杂任务：弱监督学习可以支持复杂任务的训练，例如对象检测和分割，这些任务通常需要大量的标注数据。

弱监督学习的挑战

弱监督学习也面临着一些挑战：

*标注噪声：弱监督标注通常不准确或不完整，这可能导致模型训练困难。

*训练不稳定：弱监督模型对优化策略和超参数设置非常敏感，增加了训练的复杂性。

*模型预测的不确定性：由于标注的模糊性，弱监督模型的预测可能不确定或不鲁棒。

*通用性有限：弱监督学习方法通常针对特定任务或数据集进行定制，其通用性可能受到限制。

应用

弱监督学习在计算机视觉中已广泛应用于以下任务：

*对象检测和分割：利用图像级标注或边界框标注来检测和分割图像中的对象。

*动作识别和行为分析：使用视频监督来识别视频中的动作和行为。

*图像分类和检索：利用图像级标注来对图像进行分类和检索。

*医疗影像分析：利用点监督或脚本监督来辅助医疗影像的诊断和解释。

*遥感图像分析：利用弱监督技术从遥感图像中提取地物和土地利用信息。

结论

弱监督学习是一种强大的机器学习范式，它通过利用图像级标注或其他形式的弱监督来弥补完全监督数据的不足。它在计算机视觉中具有广泛的应用，包括对象检测、分割、动作识别和医学影像分析。虽然弱监督学习面临着一些挑战，但它的潜力巨大，有望推动计算机视觉领域的进一步发展。第二部分弱监督数据获取和标注方法弱监督数据获取和标注方法

在计算机视觉中，弱监督学习需要收集和标注大量图像或视频数据。然而，与完全监督学习不同，弱监督数据通常包含较弱或不完整的标签或注释。获取和标注这些弱监督数据需要专门的方法。

图像级弱监督数据获取

*图像文本标注：从图像中提取文本，例如标题或说明，将其视为弱标签。

*图像元数据标记：利用图像的元数据，例如文件名称、拍摄时间、相机设置，推断潜在类别。

*图像社交媒体标记：收集用户在社交媒体平台上对图像的标记和评论，作为弱标签。

*基于众包的弱标注：使用众包平台（例如AmazonMechanicalTurk）收集图像的弱注释。

视频级弱监督数据获取

*视频文本标注：从视频中提取字幕或语音转录，将其视为弱标签。

*视频元数据标记：利用视频的元数据，例如视频标题、类别、上传信息，推断潜在类别。

*视频活动检测：检测视频中发生的活动，例如步行、奔跑、进食，作为弱标签。

*基于运动的弱标注：通过分析视频中对象的运动模式，预测潜在类别。

weaklysupervised标注方法

图像级weaklysupervised标注

*标签传播：根据图像之间的相似性，将标签从已标记图像传播到未标记图像。

*图切割：将图像表示为一个图，其中图像块是节点，相似性是边，根据图像元数据或用户提供的种子标签进行图切割。

*主动学习：查询人工标注员，为可能对模型性能产生最大影响的图像提供准确标签。

视频级weaklysupervised标注

*时空标签传播：将标签从已标注视频帧传播到相邻帧，同时考虑时间维度。

*视频分割：将视频分割成语义上连贯的片段，并根据视频元数据或活动检测为片段分配弱标签。

*时序激活：分析视频中对象激活的时序模式，推断潜在动作类别。

半监督学习方法

半监督学习结合了有标签和无标签数据，可以提高弱监督模型的性能。

*一致性正则化：将有标签图像的预测与无标签图像的预测保持一致的损失函数。

*熵最小化：最小化无标签图像预测的熵，鼓励模型输出更有信心的预测。

*图拉普拉斯正则化：根据图像之间的相似性构建图拉普拉斯算子，并在训练过程中正则化模型输出。

弱监督学习的应用

弱监督学习方法广泛应用于各种计算机视觉任务，包括：

*图像分类：利用图像元数据或社交媒体标记对图像进行分类。

*目标检测：使用图像文本标记或图像分割检测图像中的目标。

*视频分类：利用视频文本标注或活动检测对视频进行分类。

*动作识别：使用时序激活或视频分割识别视频中的动作。

*语义分割：利用图像分割或标签传播对图像中的对象进行语义分割。第三部分弱监督学习模型的分类关键词关键要点弱监督目标检测

1.通过图像级或边界框级标签训练，预测密集的目标位置和类别。

2.弱监督信号通常缺乏精确的标注，例如只有图像级类别标签。

3.常见的弱监督目标检测方法包括：基于区域建议网络（R-CNN）的伪边界框生成和基于分割的掩码推理。

弱监督图像分割

1.仅使用图像级标签或像素级的scribble标注训练，预测图像中对象的像素级分割。

2.弱监督图像分割方法根据弱监督信号的类型分为：基于图像级标签、基于scribble、基于点和基于边界框。

3.代表性的方法包括：基于卷积神经网络（CNN）的图像级分类器级联和基于图论的传播算法。

弱监督语义分割

1.在有遮挡的情况下，对图像中的对象进行像素级分割，仅使用图像级标签或稀疏注释。

2.弱监督语义分割方法通常利用生成对抗网络（GAN）或图注意力网络（GAT）来增强弱监督信号。

3.常见的技术包括：基于GAN的图像生成和基于GAT的图卷积网络。

弱监督关键点检测

1.通过弱监督信号，预测图像中目标的关键点位置，例如人体关键点。

2.弱监督关键点检测方法通常基于热图回归或局部特征匹配。

3.典型的技术包括：基于卷积神经网络（CNN）的热图估计和基于孪生网络的特征匹配。

弱监督深度估计

1.在没有深度图的情况下，从单目或立体图像估计图像中物体的深度信息。

2.弱监督深度估计方法通常利用光流、立体匹配或几何约束来恢复深度。

3.流行的方法包括：基于光流的深度估计和基于双目立体匹配的深度估计。

弱监督图像生成

1.利用弱监督信号（例如文本描述或草图），生成逼真的图像。

2.弱监督图像生成方法通常基于生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）。

3.常见的技术包括：基于GAN的图像合成和基于VAE的图像采样。弱监督学习模型的分类

在计算机视觉领域，弱监督学习模型可根据其训练数据和学习机制进行分类。

基于数据类型的分类

*图像级弱监督学习：仅利用图像级标签（例如，“猫”、“狗”）训练模型，这些标签只提供图像中存在对象的粗略指示。

*对象级弱监督学习：使用对象级标签（例如，边界框或分割掩码）训练模型，这些标签更精细，指定了对象在图像中的位置和形状。

基于学习机制的分类

无约束弱监督学习

*自训练：从带噪声或模糊标签的训练数据中学习，通过循环或迭代过程逐步提升模型性能。

*协同训练：使用多个弱标签器来训练模型，每个标签器产生不同的预测，随后使用一致性约束来聚合这些预测，提高准确性。

*图学习：将图像表示为图，利用图中节点和边的关系学习对象之间的关联和结构信息。

*注意力机制：利用注意力机制关注图像中与对象相关的显著区域，以增强模型的学习能力。

约束弱监督学习

*基于伪标签：为未标注数据生成伪标签，并使用这些伪标签训练模型。伪标签通常是从弱标签或模型预测中推断出来的。

*基于传递学习：从预先在有监督数据集上训练的模型中初始化弱监督学习模型，利用其学到的特征表示和知识。

*基于正则化：对模型施加正则化约束，例如平滑或结构约束，以促进模型对弱标签的鲁棒性和泛化能力。

*基于损失函数：设计专门针对弱监督学习任务的损失函数，例如focalloss或Diceloss，以强调正样本并抑制负样本的影响。

其他分类

*主动弱监督学习：交互式地从用户获取反馈，以选择和标注对模型训练最有帮助的数据点。

*半监督弱监督学习：利用少量有监督数据和大量未标注数据训练模型，结合两种类型的数据的优势。

*多模式弱监督学习：利用来自不同模式的数据（例如图像、文本、音频）来增强模型的学习能力，解决弱监督学习中标签稀缺和模糊的问题。

评价标准

弱监督学习模型的评价标准包括：

*准确率：正确预测图像中对象存在与否的能力。

*定位精度：预测对象边界框或分割掩码与真实标注之间的重叠率。

*鲁棒性：抵抗标签噪声和模糊的能力。

*泛化能力：在未见数据集上表现良好的能力。

*效率：训练和推理时的计算成本。第四部分伪标签的生成和使用关键词关键要点伪标签的生成

1.自训练框架：使用经过标注的数据训练初始模型，然后利用该模型预测未标注数据的标签，作为伪标签。

2.一致性正则化：对模型的输出添加一致性正则化项，鼓励在不同扰动下的预测保持一致，从而提高伪标签的质量。

3.置信度加权：根据模型预测的置信度对伪标签进行加权，提高置信度高的预测的权重，降低置信度低的预测的权重。

伪标签的使用

1.训练辅助：将伪标签与人造标签或真实标签结合起来，训练更加鲁棒和泛化的模型。

2.主动学习：使用伪标签来选择最具信息量的未标注数据进行标注，从而提高数据效率。

3.无监督域自适应：通过生成伪标签，将源域的知识迁移到目标域，促进模型在目标域上的性能。弱监督学习中伪标签的生成和使用

伪标签的生成

伪标签是在弱监督学习中自动为未标记数据分配标签的一种方法。伪标签的生成过程涉及以下步骤：

*模型训练：使用已标记的数据训练一个机器学习或深度学习模型。

*未标记数据的预测：将未标记的数据输入训练好的模型，并获取模型预测的标签。

*阈值设置：确定一个置信度阈值，低于该阈值的预测标签被视为不确定。

*伪标签分配：对于置信度高于阈值的预测标签，将它们分配给未标记的数据。

伪标签的使用

生成的伪标签可用于进一步增强模型性能：

*训练集扩充：伪标签数据可以添加到原始标记数据中，以扩大训练集并增加数据的多样性。

*模型正则化：伪标签的加入可以作为一种正则化机制，防止模型过拟合原始标记数据。

*迭代训练：伪标签可以用于迭代训练过程，其中模型使用新生成的数据进行进一步训练，从而不断改进其性能。

伪标签的挑战

伪标签的生成和使用也面临一些挑战：

*噪声和错误：模型预测可能包含错误，这可能会导致伪标签的噪声和错误。

*置信度评估：确定置信度阈值可能具有挑战性，可能会导致過度擬合或欠擬合。

*训练数据选择：生成伪标签时使用的原始标记数据和未标记数据的选择至关重要。

应用

伪标签已被成功应用于计算机视觉中的各种任务，包括：

*图像分类

*目标检测

*语义分割

*人体姿势估计

改进技术

为了克服伪标签的挑战并提高性能，已经提出了多种改进技术：

*自适应阈值：使用自适应阈值来根据每个数据样本的预测置信度调整伪标签分配。

*协同训练：使用多个模型来生成伪标签，并根据它们的共识进行最终标签分配。

*半监督训练：将伪标签与少量手动标记数据结合使用，以提高模型性能。

结论

伪标签是弱监督学习中一种有效的工具，它能够利用未标记的数据来增强计算机视觉模型的性能。通过仔细的数据准备、阈值设置和改进技术，可以生成可靠的伪标签，并将其用于训练集扩充、模型正则化和迭代训练，从而提高模型准确性和鲁棒性。第五部分自训练的原理和技术关键词关键要点【自训练的原理】

1.通过对初始数据集进行弱标签训练，获得一个初始模型。

2.利用初始模型对无标签数据进行预测，并根据预测结果为无标签数据分配伪标签。

3.将带伪标签的数据添加到初始数据集，并再次训练模型，不断迭代，直至模型收敛。

【自训练的技术】

自训练的原理

自训练是一种弱监督学习技术，它利用已标记数据和未标记数据协同训练模型。自训练算法遵循以下步骤：

1.初始化：使用少量标记数据训练一个基础模型。

2.预测和伪标签：使用基础模型对未标记数据进行预测，并将预测结果作为伪标签。

3.新数据选择：从伪标签数据中选择置信度较高的样本，例如那些具有最高预测概率的样本。

4.扩充训练集：将选定的伪标签样本添加到标记数据中，扩充训练集。

5.重新训练：使用扩充后的训练集重新训练模型。

6.重复步骤2-5：重复预测、伪标签、新数据选择、扩充训练集和重新训练步骤，直到模型收敛或达到所需的性能。

自训练的技术

有各种自训练技术，可根据特定应用的不同而有所不同。以下是常用的技术：

1.伪标签法

*原理：使用基础模型预测未标记数据的标签，并将预测结果作为伪标签。

*优势：简单易用，不需要额外的标注成本。

*劣势：模型预测误差会导致伪标签噪声，影响模型性能。

2.模型置信度法

*原理：使用基础模型输出的置信度估计来选择伪标签样本。置信度较高的样本被认为更有可能被正确预测。

*优势：可以减少伪标签噪声，提高模型性能。

*劣势：需要通过额外的评估来校准模型置信度。

3.集成学习法

*原理：使用多个基础模型并结合其预测来生成伪标签。

*优势：可以减少单个模型预测的误差。

*劣势：训练成本较高，需要额外的基础模型。

4.主观学习法

*原理：使用人类专家或其他辅助信息来提供额外的监督信号，例如规则或启发式。

*优势：可以提供更准确的伪标签，提高模型性能。

*劣势：需要额外的标注成本或辅助信息。

自训练的优势

*利用未标记数据：自训练可以利用大量未标记数据，从而提高模型性能。

*减少标注成本：伪标签和辅助信息的生成可以减少人工标注的成本。

*提高模型泛化性：多样化的训练数据可以提高模型对不同数据分布的泛化性。

自训练的劣势

*伪标签噪声：模型预测误差会导致伪标签噪声，影响模型性能。

*收敛问题：自训练过程可能陷入局部最优，导致无法进一步提高性能。

*错误传播：伪标签中的错误可能会传播到subsequent模型中，影响最终性能。第六部分KnowledgeGraph在弱监督学习中的应用知识图谱在弱监督学习中的应用

引言

知识图谱（KG）是大型结构化知识库，包含实体、关系和事实。在计算机视觉（CV）领域，KG可为弱监督学习提供丰富的先验知识，增强模型性能。弱监督学习旨在利用不完整的或嘈杂的标签数据训练模型。本文介绍了KG在弱监督CV中的三种主要应用：

1.知识指导弱标注

弱标签数据通常存在错误、不完整和不一致的问题。KG可以指导弱标注过程，提高标签质量。

*实体识别：KG可提供实体及其属性的信息，帮助确定图像中的实体。

*关系发现：KG可用于识别图像中实体之间的关系，例如“在”或“上面”。

*事实验证：KG中的事实可以用来验证弱标签的准确性，并识别和修正错误。

2.知识注入模型训练

KG可以作为先验知识注入深度神经网络模型训练。

*特征增强：KG中的实体和关系信息可以增强图像特征，提高模型对特定类别的区分能力。

*知识正则化：KG中的事实可以作为约束条件，正则化模型训练，减少过拟合并提高泛化能力。

*知识蒸馏：预训练的KG表示可以作为教师模型，指导弱监督模型的训练。

3.知识驱动的结果解释

KG可以帮助解释弱监督模型的预测。

*可视化可解释性：KG中的实体和关系可用于创建直观的可视化，解释模型的预测。

*知识关联推理：KG可以提供推理能力，帮助理解模型如何将输入与知识中已知的概念联系起来。

*类比推理：KG中的事实可以用来建立类比推理，使模型能够将知识从一个领域转移到另一个领域。

应用示例

KG在弱监督CV中已被广泛应用，其中一些显着示例包括：

*图像分类：KG辅助弱监督图像分类，提高准确性和可解释性。

*对象检测：KG指导弱标注并增强特征，以改进对象检测任务。

*语义分割：KG提供知识注入和正则化，增强语义分割模型的性能。

*动作识别：KG支持弱监督动作识别，利用关系和事实增强模型对动作序列的理解。

*医疗图像分析：KG在医疗图像分析中提供领域知识，辅助弱监督病变检测和分类。

结论

知识图谱在计算机视觉中的弱监督学习中发挥着至关重要的作用。它们提供丰富的先验知识，指导弱标注，增强模型训练，并促进结果解释。随着KG的不断发展和完善，它们将在弱监督CV中发挥越来越重要的作用，推动该领域的进一步进步。第七部分弱监督跨模态学习关键词关键要点主题名称：联合嵌入学习

1.利用辅助模式数据（例如文本）来增强视觉嵌入的语义表示，使视觉特征能够捕获更丰富的语义信息。

2.通过跨模态交互，建立视觉和语言嵌入空间之间的对应关系，实现视觉和文本数据的互补理解。

3.采用联合优化策略，融合视觉和语言特征，提升视觉和文本检索、分类等任务的性能。

主题名称：协同知识转换

弱监督跨模态学习

弱监督跨模态学习旨在利用一种模态的数据（例如文本）来监督学习另一种模态的数据（例如图像）。与完全监督的跨模态学习方法相比，弱监督方法利用更弱的监督信号，例如标签噪声或部分注释。

方法

1.标签噪声利用：

*将文本数据作为弱监督信号，其中图像标签可能会包含噪声或不完整。

*利用一致性正则化或图卷积网络等技术处理标签噪声，识别并消除错误标签。

*使用标签噪声损失函数，考虑标签的不确定性并对错误标签进行惩罚。

2.部分注释利用：

*利用文本数据提供有关图像的部分注释，例如图像中存在的对象或场景。

*采用基于图的传播算法或片段聚合技术，将部分注释扩展到整个图像。

*使用注意力机制关注文本中与图像相关的信息，并指导图像特征的学习。

3.多模态注意力机制：

*利用注意力机制融合文本和图像特征，通过跨模态注意力模块将相关文本特征对齐到图像区域。

*这有助于将文本信息整合到图像表征中，即使文本数据不完全或包含噪声。

4.联合嵌入学习：

*学习文本和图像模态的联合嵌入，旨在捕获两种模态之间的语义相似性。

*使用对齐损失函数约束文本和图像嵌入空间，通过最小化文本和图像表征之间的距离。

*这允许在两种模态之间进行跨模态检索和分类。

应用

1.图像分类：

*利用文本描述或标签作为弱监督信号，以训练图像分类模型。

*这对于处理具有稀疏或不完整标签的大型图像数据集非常有用。

2.图像检索：

*使用文本查询进行跨模态图像检索，即使图像没有明确的标签。

*这对于建立多模态搜索引擎或辅助图像注释很有用。

3.目标检测：

*利用文本描述来识别图像中的对象，即使这些对象未明确标记。

*这可以改进目标检测模型在具有挑战性场景中的性能。

4.场景理解：

*从文本中学习场景知识，以理解图像中的布局和交互。

*这对于图像分割、深度估计和视觉问答等任务非常有价值。

优势

*减少标注成本：弱监督方法利用较弱的监督信号，从而减少了昂贵的手动标注需求。

*处理标签噪声：这些方法能够处理包含噪声或不完整标签的数据，使其适用于现实世界场景。

*跨模态理解：弱监督跨模态学习促进不同模态之间的理解，扩展了模型的泛化能力和应用范围。

挑战

*标签可靠性：弱监督方法依赖于弱监督信号的质量，需要仔细评估标签可靠性。

*跨模态语义桥接：建立文本和图像模态之间的语义桥接可能很困难，尤其是在模态之间存在很大差异的情况下。

*计算复杂性：由于需要处理多模态数据并进行跨模态注意力或联合嵌入学习，这些方法通常计算复杂度较高。第八部分弱监督学习在计算机视觉领域的挑战和展望弱监督学习在计算机视觉领域的挑战和展望

弱监督学习在计算机视觉领域展现出巨大潜力，但同时亦面临诸多挑战，主要体现在以下几个方面：

#数据获取和标记

弱监督学习依赖于带有部分或不完整标签的数据，获取和标记这些数据通常困难且耗时。图像级标签或边界框等粗粒度标签可以从网络爬虫、社交媒体或其他在线资源中获取，但这可能导致标签噪声或不准确。

#标签噪声和不确定性

弱监督数据集中的标签往往不准确或不完整，导致标签噪声，这会对模型训练产生负面影响。此外，弱标签本质上具有不确定性，这使得学习模型复杂且具有挑战性。

#鲁棒性和泛化性

弱监督模型在面临数据分布偏移或新场景时，鲁棒性较差。由于训练数据中标签信息的不足，模型可能过度拟合训练集中的噪声或偏差，从而影响泛化性能。

#可解释性和可信度

弱监督模型的可解释性和可信度较低，因为标签信息的不完整性使得评估模型决策的依据变得困难。这在需要理解和信任模型判断的应用中是一个重大挑战。

#展望

尽管面临这些挑战，弱监督学习在计算机视觉领域仍具有广阔的发展前景。以下几个方向值得进一步探索：

#数据获取和增强

研究高效的数据获取和增强技术，以获取高质量的弱监督数据。这包括开发新的标签策略、利用合成数据和探索主动学习方法。

#标签噪声处理

开发鲁棒的标签噪声处理技术，以减轻标签噪声对模型训练的影响。这涉及探索半监督学习、一致性正则化和其他方法来处理不确定或有噪声的标签。

#泛化性和鲁棒性

探索提高弱监督模型泛化性和鲁棒性的方法。这可以包括集成对抗训练、领域自适应技术和持续学习策略。

#可解释性增强

开发可解释性增强技术，以提高弱监督模型的可解释性和可信度。这包括探索可解释性方法，例如局部可解释性技术和注意力机制。

#应用探索

探索弱监督学习在各种计算机视觉应用中的潜力，例如图像分类、目标检测和语义分割。这需要与特定应用领域的专家合作，以了解弱监督方法的实际价值。

通过解决这些挑战并探索这些有希望的方向，弱监督学习有望为计算机视觉领域带来变革性的进步，使构建鲁棒、准确且可解释的高性能视觉模型成为可能。关键词关键要点主题名称：主动学习

关键要点：

1.通过基于不确定性取样的查询策略，主动从未标记的数据集中选择样本进行手动标注。

2.迭代更新模型，并根据新获取的标注数据重新调整查询策略，以有效地利用标注资源。

3.利用机器学习算法识别具有代表性或歧视性的样本，以提高模型的泛化能力。

主题名称：众包标注

关键要点：

1.依靠众包工人手动标注数据，降低标注成本和提高标注速度。

2.制定清晰的标注指南和质量控制机制，确保标注的一致性和准确性。

3.通过元学习或其他技术，减少众包工人主观性带来的影响，提高标注质量。

主题名称：图像合成和增强

关键要点：

1.使用生成对抗网络（GAN）或其他图像合成技术，生成与真实数据相似的合成图像。

2.通过对合成图像进行数据增强，如裁剪、翻转和颜色抖动，增加训练数据集的多样性。

3.利用图像分割技术，从合成图像中提取真实感分割掩码，丰富模型的几何信息。

主题名称：目标检测弱标注

关键要点：

1.利用边界框或关键点标注，而无需对象级标注，大幅降低标注工