弱监督物体实例定位：原理、挑战与前沿技术探究.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，物体实例定位是一项关键且基础的任务，其旨在精确确定图像或视频中每个物体实例的位置与类别，这对于场景理解、自动驾驶、智能安防等众多应用场景至关重要。传统的物体实例定位方法多依赖于大量精确标注的边界框或像素级掩模数据进行模型训练，然而，这些密集标注信息的获取过程不仅需要耗费大量的人力、物力和时间成本，还容易受到人为因素的干扰，导致标注的准确性和一致性难以保证。

弱监督物体实例定位技术的出现，为解决上述问题提供了新的思路和途径。该技术通过利用图像级标签、点标签、边界框标签等相对容易获取的弱监督信息来训练物体定位模型，从而摆脱了对大规模像素级标注数据