長尾實例分割

深度分析

T2I‑I2I 混合資料合成與 VRAIN：提升 LVIS 長尾實例分割效能

長尾實例分割受限於資料稀缺，研究提出結合 T2I 生成與情境感知 I2I 編輯的混合框架，透過教師‑學生過濾與 VRAIN 指令式稀有類別插入，提高標籤可信度與影像真實感。實驗在 LVIS 上整體 AP 提升 4 點，稀有類別更增 9.5 點，顯示此方法在提升模型表現與擴展性方面具備顯著潛力。