混合监督实例分割论文发布

2026年10月15日，arXiv Computer Vision 刊出 Linwei Chen 等作者的论文，提出一种混合监督实例分割方法。该流程混合使用经济边界框标签与精确像素级标签，以在节省标注成本的同时尽量不损失性能。方法通过两个辅助模型分别抑制前景/背景误标与实例误标噪声，从边界框标签生成精确伪像素标签用于训练，并引入类别感知空间注意力、类别约束、实例约束模块及自学习训练提升伪标签精度。在 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 数据集上，该方法以更少标注成本达到有竞争力的性能。目前报道仅涉及论文发布与实验结论，未提及代码、模型或数据集的公开情况。

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