Vi presenterar en strategi för att utnyttja stora mängder webbdata för att lära CNN. Speciellt inspirerade av läroplanslärande presenterar vi en tvåstegsstrategi för CNN-utbildning. Först använder vi enkla bilder för att träna en inledande visuell representation. Vi använder sedan detta ursprungliga CNN och anpassar det till svårare, mer realistiska bilder genom att utnyttja strukturen av data och kategorier. Vi visar att vår tvåstegs CNN överträffar en finjusterad CNN tränad på ImageNet på Pascal VOC 2012. Vi visar också styrkan i webbaserat övervakat lärande genom att lokalisera objekt i webbbilder och utbilda en R-CNN-stil [19]. Det uppnår bästa prestanda på VOC 2007 där inga VOC-utbildningsdata används. Slutligen visar vi vår strategi är ganska robust för buller och presterar jämförbart även när vi använder bild sökresultat från mars 2013 (pre-CNN bildsökning eran).
Chen och Al. föreslog en tvåstegsstrategi för att lära ConvNet genom bildsökning på Internet REF.
Webly Supervised Learning of Convolutional Networks
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}