弱监督参照表达分割

Weakly Supervised Referring Expression Segmentation是计算机视觉领域的一个子任务，旨在通过少量或不完整的标注数据实现对自然语言表达所指对象的像素级分割。该任务的目标是利用弱监督学习方法，提高模型在有限标注条件下的泛化能力和分割精度，从而降低大规模数据标注的成本和时间。其应用价值在于能够有效提升图像理解和人机交互系统的性能，特别是在医疗影像分析、自动驾驶和机器人视觉等场景中。