CIM开源：优化计算机图像识别准确度

　　CIM(Complete Instances Mining)是一个用于弱监督实例分割的算法，旨在从具有弱标签的数据中挖掘完整的目标实例。该项目提供了 CIM 算法的代码实现。

　　这种算法可以帮助计算机识别并聚焦于图像中对象的单一完整版本。这将提高计算机视觉和图像理解能力，优化图像识别的准确度并提高处理图像的效率。

　　核心功能:

　　CIM 算法通过弱监督学习的方式，从仅有的弱标签数据中准确地分割目标实例。

　　它能够识别出目标的完整边界，并生成高质量的实例分割结果。

　　通过 CIM，用户可以在没有完全标注的数据集上进行高效的实例分割任务，提高工作效率并降低成本。