半自动和自动分割方法在物体检测中的具体应用有哪些？

半自动和自动分割方法在物体检测中的应用广泛，包括图像检索、物体检测和识别等 。在医学图像分析中，这些方法被用于肺结节的体积变化估计，以预测结节的恶性程度 。在3D深度学习中，半监督学习被用于创建用于高分辨率X射线半导体扫描中的3D物体检测和分割的先进模型 。此外，这些方法还被用于自动化的细胞核图像数据集的注释，以训练和测试深度学习模型 。在组织病理学图像的语义分割中，半监督深度学习方法被用于改进基于有限完全注释数据集训练的模型的性能 。