Konventionella metoder för att upptäcka förändringar kräver ett stort antal bilder för att lära sig bakgrundsmodeller eller beror på tråkig pixelnivåmärkning av människor. I detta dokument presenterar vi en svagt övervakad strategi som bara behöver bildnivåetiketter för att samtidigt upptäcka och lokalisera förändringar i ett par bilder. I detta syfte använder vi ett djupt neuralt nätverk med DAG topologi för att lära sig mönster av förändring från bild-nivå märkt träningsdata. Utöver de första CNN-aktiveringarna definierar vi en CRF-modell för att införliva lokala skillnader och sammanhang med de täta kopplingarna mellan enskilda pixlar. Vi tillämpar en begränsad medelfältsalgoritm för att uppskatta pixelnivåetiketterna och använder de uppskattade etiketterna för att uppdatera CNN:s parametrar i ett iterativt EM-ramverk. Detta gör det möjligt att införa globala begränsningar för den observerade förgrunds-sannolikhets- massfunktionen. Våra utvärderingar av fyra referensdataset visar på överlägsen detektering och lokaliseringsprestanda.
För att minska kostnaden för annotering föreslog REF en svagt övervakad metod som endast kräver etiketter på bildnivå för att utbilda sina modeller för ändringssegmentering.
Learning deep structured network for weakly supervised change detection
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}