Сегментацияда әлсіз қадағалау дегеніміз не (сурет деңгейіндегі белгілер)?

Weak supervision сегментацияда image-level labels қолданғанда, модельді сегментациялау үшін оқыту кезінде пиксель деңгейіндегі белгілер емес, тек сурет деңгейінде белгілер беріледі (мысалы, суретте қандай объектілер бар екендігі көрсетіледі, бірақ нақты қай жерде екендігі көрсетілмейді).

Бұл белгілерді белгілеу жұмысының күрделілігін айтарлықтай азайтады, бірақ оқыту тапсырмасын қиындатады, себебі модель өздігінен суреттегі объектілерге сәйкес аймақтарды анықтауы керек.

Бұл мәселені шешу үшін келесі әдістер қолданылады:

• Объектілерді локализациялау үшін Class Activation Maps (CAM) қолдану.
• Сегментация сапасын жақсарту үшін әртүрлі регуляторлар мен шектеулерді пайдалану.
• Қосымша әлсіз сигналдар немесе алдын ала білімдерді пайдалану арқылы оқыту.

Осылайша, weak supervision минималды белгілермен сегментация модельдерін оқытуға мүмкіндік береді, бұл деректерді аннотациялауға арналған ресурстар шектеулі болғанда маңызды.