WSIS

1. Motivation

弱监督实例分割（WSIS）

在计算机视觉领域，弱监督实例分割（WSIS）具有重要的研究价值，其重要性主要体现在两个方面。

人类具备一种与类别无关的对象分割能力，能够精准地勾勒出未知对象的边界，这一特性促使我们提出了一种基于边界框监督的、与类别无关的对象分割方法（BoxCaseg），用于解决弱监督实例分割问题。

关于BoxCaseg的定义如下：

我们认为，在WSIS中核心的问题在于如何实现基于边界框监督的、与类别无关的对象分割（BoxCaseg），即在给定目标物体的边界框前提下，需要推断出像素级别的目标物体掩膜。

有关显著图像与边界框监督图像的内容如图1所示：

Related work

There is a kind of methods [7, 36