业务要把检测从框级标注升级到像素级分割，目前手里只有 8000 张框标注和 2000 张像素标注，共 12 个类目，其中 4 个类目的边界精度是硬指标但样本最少。推理侧要求单图 50ms（T4）。请给出你的技术路线：怎么用既有弱标注补数据、网络结构怎么选、输出分辨率与上采样策略怎么定、边界质量用什么指标验收、上线后 mask 后处理怎么处理。

面试官在考什么

判断候选人能否在标注预算、边界精度、推理成本三者之间做取舍，并理解分割网络的关键设计（多尺度特征融合、输出 stride、损失函数对边界的影响、mask 分辨率与后处理）。

分割网络

回答框架 · 前两步

1. 数据侧：把 8000 张框标注通过框内弱监督或伪标签方式利用起来，但要设计噪声控制（如置信度筛选、边界不确定性加权、只在可靠区域回传 loss），避免边界系统性偏移
2. 结构与分辨率：分割的边界精度直接由输出 stride 和浅层高分辨率特征决定，需要在解码端做高低层融合，并在时延预算内选择输出 stride 与 mask 分辨率的折中，而不是无脑上采样

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