CIM开源：优化计算机图像识别准确度

CIM（Complete Instances Mining）是一个用于弱监督实例分割的算法，旨在从具有弱标签的数据中挖掘完整的目标实例。该项目提供了 CIM 算法的代码实现。

项目地址:https://github.com/ZechengLi19/CIM?utm_source=talkingdev.uwl.me

这种算法可以帮助计算机识别并聚焦于图像中对象的单一完整版本。这将提高计算机视觉和图像理解能力，优化图像识别的准确度并提高处理图像的效率。

核心功能:

CIM 算法通过弱监督学习的方式，从仅有的弱标签数据中准确地分割目标实例。

它能够识别出目标的完整边界，并生成高质量的实例分割结果。

通过 CIM，用户可以在没有完全标注的数据集上进行高效的实例分割任务，提高工作效率并降低成本。