日本先进工业科学技术研究所 (AIST) 发布 InsCore (Instance Core Segmentation Dataset) 数据集, 应用在 工业实例分割、合成数据生成 领域

日本先进工业科学技术研究所 (AIST) 本次发布的数据集 InsCore (Instance Core Segmentation Dataset), InsCore是一个用于工业实例分割的合成预训练数据集。该数据集基于公式驱动的监督学习（FDSL）生成，能够生成完全标注的实例分割图像，反映工业数据的特征，包括复杂的遮挡、密集的分层掩膜和多样的非刚性形状。与传统的真实图像数据集相比，InsCore不依赖于真实图像或人工标注，且在五个工业数据集上的实验表明，使用InsCore预训练的模型在实例分割性能上超过了在COCO和ImageNet-21k上训练的模型，以及微调的SAM模型，平均提高了6.2个点的性能。

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