Svagt övervakad semantisk segmentering och lokalisering har ett problem att fokusera endast på de viktigaste delarna av en bild eftersom de bara använder bild-nivå annoteringar. I detta dokument löser vi detta problem i grunden genom inlärning i två faser. Våra nätverk är utbildade i två steg. I det första steget tränas ett konventionellt fullt konvolutionsnätverk (FCN) för att hitta de mest diskriminerande delarna av en bild. I det andra steget undertrycks aktiveringarna på de mest framträdande delarna genom inferens villkorlig återkoppling, och sedan utförs det andra lärandet för att hitta området för nästa viktigaste delar. Genom att kombinera aktiveringarna av båda faserna kan hela delen av målobjektet fångas upp. Vårt föreslagna utbildningsprogram är nytt och kan användas i väldesignade tekniker för svagt övervakad semantisk segmentering, framträdande regiondetektering och objektlokaliseringsprognoser. Detaljerade experiment visar effektiviteten i vår tvåfas inlärning i varje uppgift.
Kim och Al. REF utbildar två helt konvolutionella nätverk (FCN) för klassificering på bildnivå i två faser, där den andra FCN under den andra fasen utbildas med de markerade regionerna i värmekartorna från den första FCN som dämpas.
Two-Phase Learning for Weakly Supervised Object Localization
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}