重写下面这段文本：实例分割是一项重要的计算机视觉任务，旨在同时检测对象实例和对它们进行像素级别的分割。最近的深度学习方法已经在准确性和速度上取得了巨大的进步，但是它们通常需要大量标记的数据进行训练，这对于许多实际应用场景是不实际的。因此，使用弱监督方法进行实例分割非常重要。本文提出了一种基于类别和实例水平的弱监督实例分割方法，该方法使用预训练的对象检测器并自适应生成实例级别的注释。我们在标准PASCAL VOC 2012数据集上进行了实验，并在不使用任何额外注释的情况下实现了最先进的性能。
实例分割是检测对象实例并进行像素级分割的重要视觉任务。深度学习方法在提高准确率和速度方面取得了巨大进步，但需要大量标记的数据训练，涉及到实际应用时不太现实。因此，弱监督实例分割方法非常重要。本文提出了一种基于类别和实例的弱监督实例分割方法，使用预训练对象检测器和自适应生成实例注释。在标准PASCAL VOC 2012数据集上进行实验，实现了最先进的性能而不使用额外注释。