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- 目标检测和实例分割是两个重要的计算机视觉任务，然而这方面的无监督方法比较罕见，因为难以低成本的获取伪标注或有效的自监督手段。本文CutLER[1]提出了MaskCut方法来生成图片中多个目标的粗糙的掩膜，并设计一个鲁棒的损失函数让检测器从这些掩膜中有效的进行学习。相较于以前的工作，该方法简洁且适配不同的检测模型结构，在各个评测数据集上取得了优异的检测效果。 目标检测和实例分割是两个重要的计算机视觉任务，然而这方面的无监督方法比较罕见，因为难以低成本的获取伪标注或有效的自监督手段。本文CutLER[1]提出了MaskCut方法来生成图片中多个目标的粗糙的掩膜，并设计一个鲁棒的损失函数让检测器从这些掩膜中有效的进行学习。相较于以前的工作，该方法简洁且适配不同的检测模型结构，在各个评测数据集上取得了优异的检测效果。
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