I detta papper studerar vi objektdetektering med hjälp av en stor pool av omärkta bilder och endast ett fåtal märkta bilder per kategori, som heter "få exempel på objektdetektering". Den viktigaste utmaningen består i att generera tillförlitliga träningsprover så många som möjligt från poolen. Med hjälp av få övningsexempel som frön itererar vår metod mellan modellträning och urval med hög självsäkerhet. I träningen genereras enkla prover först och, sedan den dåligt initierade modellen genomgår förbättring. När modellen blir mer diskriminerande, utmanande men tillförlitliga prover väljs ut. Därefter sker ytterligare en omgång av modellförbättringar. För att ytterligare förbättra precisionen och återkallandet av de genererade träningsproverna bäddade vi in flera detektionsmodeller i vårt ramverk, vilket har visat sig överträffa den enda modellens baslinje och modellens ensemblemetod. Experiment på PASCAL VOC'07, MS COCO'14 och ILSVRC'13 indikerar att genom att använda så få som tre eller fyra prover utvalda för varje kategori ger vår metod mycket konkurrenskraftiga resultat jämfört med de senaste svaga övervakade metoderna med hjälp av ett stort antal etiketter på bildnivå.
Dong m.fl. I REF föreslogs en ram för objektdetektering som endast använder ett fåtal avgränsande fältetiketter per kategori genom att konsekvent växla mellan detektorförstärkning och tillförlitligt urval.
Few-Example Object Detection with Model Communication
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}