Abstract-Weakly övervakad objektdetektering är en utmanande uppgift när den tillhandahålls med övervakning bildkategori men krävs för att lära, samtidigt, objekt platser och objekt detektorer. Inkonsekvensen mellan de svaga övervaknings- och inlärningsmålen medför betydande slumpmässighet för objektplatser och tvetydighet för detektorer. I detta dokument föreslås en latent modell för minentropi (MELM) för svagt övervakad objektdetektering. Min-entropi fungerar som en modell för att lära objekt platser och ett mått för att mäta slumpmässigheten av objekt lokalisering under lärande. Det syftar till att huvudsakligen minska variansen av inlärda instanser och lindra tvetydigheten hos detektorer. MELM sönderdelas i tre komponenter inklusive proposition clique partition, objekt clique upptäckt, och objekt lokalisering. MELM är optimerad med en återkommande inlärningsalgoritm, som utnyttjar fortsättningsoptimering för att lösa det utmanande icke-konvexitetsproblemet. Experiment visar att MEMM avsevärt förbättrar prestandan hos svagt övervakad objektdetektering, svagt övervakad objektlokalisering, och bildklassificering, mot de state-of-the-art metoder.
Slutligen lägger REF till en min-entropi förlust för att minska slumpmässigheten i detektionsresultaten.
Min-Entropy Latent Model for Weakly Supervised Object Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}