CIM(Complete Instances Mining)是一個用于弱監督實例分割的算法，旨在從具有弱標簽的數據中挖掘完整的目標實例。該項目提供了 CIM 算法的代碼實現。
這種算法可以幫助計算機識別并聚焦于圖像中對象的單一完整版本。這將提高計算機視覺和圖像理解能力，優化圖像識別的準確度并提高處理圖像的效率。
核心功能:
CIM 算法通過弱監督學習的方式，從僅有的弱標簽數據中準確地分割目標實例。
它能夠識別出目標的完整邊界，并生成高質量的實例分割結果。
通過 CIM，用戶可以在沒有完全標注的數據集上進行高效的實例分割任務，提高工作效率并降低成本。
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