arXiv ID:
2512.06864
通过自动质量引导的自训练提升无监督视频实例分割性能 / Boosting Unsupervised Video Instance Segmentation with Automatic Quality-Guided Self-Training
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为AutoQ-VIS的无监督学习框架,它通过一个自动评估伪标签质量并引导模型自我训练的闭环系统,成功缩小了合成数据与真实视频之间的差距,在无需人工标注的情况下,显著提升了视频中物体识别与分割的准确性。