Status quo tillvägagångssätt för utbildning objekt detektorer kräver dyra avgränsande box annoteringar. Vårt ramverk tar en helt annan riktning: vi överför spårade objektlådor från svagt märkta videor till svagt märkta bilder för att automatiskt generera pseudo-mark-truth lådor, som ersätter manuellt kommenterade avgränsande lådor. Först minerar vi discriminativa regioner i den svagt märkta bildsamlingen som ofta/sällsynt förekommer i de positiva/negativa bilderna. Vi matchar sedan dessa regioner till videor och hämta motsvarande spårade objekt lådor. Slutligen utformar vi en hough transform algoritm för att rösta på den bästa rutan för att fungera som pseudo GT för varje bild, och använda dem för att träna en objektdetektor. Tillsammans leder dessa till toppmoderna svagt övervakade detektionsresultat på PASCAL-datauppsättningarna 2007 och 2010.
Kumar m.fl. REF överför spårade objektlådor från svagt märkta videor till svagt märkta bilder för att automatiskt generera pseudo groundtruth-lådor.
Track and Transfer: Watching Videos to Simulate Strong Human Supervision for Weakly-Supervised Object Detection
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}