CIM开源:优化计算机图像识别准确度
站长网2023-08-19 15:30:230阅
CIM(Complete Instances Mining)是一个用于弱监督实例分割的算法,旨在从具有弱标签的数据中挖掘完整的目标实例。该项目提供了 CIM 算法的代码实现。
项目地址:https://github.com/ZechengLi19/CIM?utm_source=talkingdev.uwl.me
这种算法可以帮助计算机识别并聚焦于图像中对象的单一完整版本。这将提高计算机视觉和图像理解能力,优化图像识别的准确度并提高处理图像的效率。
核心功能:
CIM 算法通过弱监督学习的方式,从仅有的弱标签数据中准确地分割目标实例。
它能够识别出目标的完整边界,并生成高质量的实例分割结果。
通过 CIM,用户可以在没有完全标注的数据集上进行高效的实例分割任务,提高工作效率并降低成本。
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