该研究提出了一种新的部分监督训练范式和权重转移函数，使得可以在仅有少量掩模注释的情况下，使用来自 Visual Genome 数据集的框注释和 COCO 数据集中 80 个类别的掩模注释，训练出可以检测和分割 3000 个视觉概念的 Mask R-CNN 模型，在 COCO 数据集上进行了实验评估。这是实现广泛理解视觉世界的目标实例分割模型的第一步。

Nov, 2017

通过语义类别分割为基础，使用一种深度卷积回归网络来预测像素级的实例边界框，以实现语义实例分割，同时在训练过程中采用在线引导方法来进一步提高语义类别分割和实例级分割的效果，以最终在 PASCAL VOC 2012 数据集上取得最佳结果。

May, 2016

本文提出一种基于弱监督实例级别分割网络的伪真实目标掩模递归估计和自顶向下分割反馈来提高目标检测性能的方法。

Mar, 2018

该研究提出了一种使用网络图像和图像级标签进行弱监督下的全卷积网络语义分割的方法，其利用大规模的共同分割框架从网络图像中生成标签，获得了 56.9 的交并比，在语义分割方案中取得了最新的性能。

May, 2017

本研究介绍了一种半监督框架，通过一个辅助模型和一个自我纠正模块，在只有一小部分完全有监督图像的基础上，使用具有目标边界框标签的图像和只有目标边界框标签的图像集（称为弱集），训练出高质量的语义分割模型，这种方法比传统大量完全有监督数据模型要求的标注工作量减少～7 倍。

Nov, 2018

本文提出了一种基于弱监督学习框架的对象实例分割方法，使用对抗训练的方法学习对象掩模，利用剪切 - 粘贴的游戏过程，通过掩模生成器和区分器的协同作用来实现分割掩模的优化，实验结果表明，该方法在不需要手工标注分割建议的情况下，可以超越现有的弱监督分割方法，并获得了 90% 的监督分割性能。

Mar, 2018

我们提出了一个简单、灵活、通用的物体实例分割框架。此方法名为 Mask R-CNN，通过在现有的边界框识别分支上添加一个预测对象掩模的分支，同时高效地检测图像中的物体并生成每个实例的高质量分割掩模。该方法简单易用，可快速训练，并且在 COCO 挑战赛的三个跟踪任务中均取得最佳结果，在实例分割、边界框目标检测和人体关键点检测方面均表现优异，是一个强大的基线模型。

Mar, 2017

该研究提出一种基于远程监督的道路分割方法，只需要图像级标注，可以自动生成弱像素级道路掩模，使用全卷积神经网络，达到了全监督方法 93.8% 的性能，并显著减少了标注工作量。

Aug, 2017

该研究提出了一种只需要点级别注释来训练模型实现物体实例分割的方法，其通过建立一个具有两个分支（定位网络和嵌入网络）的网络，使用伪标签和相似嵌入方法来提高分割效果，在特定情况下，可以获得有竞争力的结果，并且是一种实例分割点级别监督的强基准线。

Jun, 2019

本文提出了一种新的旨在优化实例分割方法的卷积神经网络，该网络称为 BlendMask。BlendMask 可以有效地将实例级信息与语义信息相结合，并能够学习每个实例的注意力图，并且具有较快的推理速度，其可以与最先进的一阶段检测框架轻松集成，同时在相同训练计划下优于 Mask R-CNN，并可以在单个 1080Ti GPU 卡上以 25 FPS 评估时实现 34.2％ mAP，其简单易用而且强大，可用于一系列实例化任务。

Jan, 2020