实例级偏移回归

重新审视完全精度的必要性：面向错位建筑标签的弱监督目标级偏移校正

Revisiting the Necessity of Full Accuracy: Weakly Supervised Object-Level Offset Correction for Misaligned Building Labels

针对标注与影像存在空间错位时分割性能下降的问题，提供了一套可复用的两阶段流程：先用先验正则化的自对齐生成高置信度的目标级偏移伪标签，再训练实例级偏移回归模型来精修标签；可直接用于遥感建筑分割等存在标注错位的数据集构建与域自适应。