I detta arbete föreslår vi Adversarial Complementing Learning (ACoL) för att automatiskt lokalisera integrala objekt av semantiskt intresse med svag övervakning. Vi bevisar först matematiskt att klasslokaliseringskartor kan erhållas genom att direkt välja de klassspecifika funktionskartorna för det sista konvolutionslagret, som banar ett enkelt sätt att identifiera objektregioner. Vi presenterar sedan en enkel nätverksarkitektur med två parallella klassificeringar för objektlokalisering. Särskilt utnyttjar vi en klassificeringsgren för att dynamiskt lokalisera några discriminativa objektregioner under framåtpasset. Även om den vanligtvis är lyhörd för glesa delar av målobjekten, kan denna klassificeringsgivare driva motpartsklassificeringen för att upptäcka nya och kompletterande objektregioner genom att radera sina upptäckta regioner från funktionskartorna. Med en sådan kontradiktorisk inlärning, de två parallella-klassificerare tvingas att utnyttja kompletterande objekt regioner för klassificering och kan slutligen generera integrerad objekt lokalisering tillsammans. Förmågorna med ACoL är huvudsakligen tvåfaldiga: 1) det kan tränas på ett end-to-end sätt; 2) dynamisk radering gör det möjligt för motparten klassificerare att upptäcka kompletterande objekt regioner mer effektivt. Vi visar överlägsenheten i vår ACoL-strategi i en mängd olika experiment. I synnerhet är felfrekvensen för topp-1-lokalisering på ILSVRC-datauppsättningen 45,14 %, vilket är den nya state-of-the-art.
m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslår att ACoL-nätverket antar en strategi för skärning och sökning på funktionskartan och ytterligare bevisar att processen för att erhålla CAM-kameror kan vara end-to-end.
Adversarial Complementary Learning for Weakly Supervised Object Localization
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}