في هذه الورقة، يقدم المؤلفون طريقة موحدة جديدة لت segmenting الأجسام المخفية تحت إشراف غير كامل (ISCOS)، تُسمى SEE، والتي تعالج التحديات التي تطرحها الإشراف المحدود من البيانات المعلّمة بشكل غير كامل والتشابهات الجوهرية بين الأجسام المخفية وخلفياتها. تستخدم الطريقة إطار عمل المعلم المتوسط الذي يستفيد من نموذج Segment Anything (SAM) لتوليد تسميات زائفة من…