Svagt övervakad objektdetektering har nyligen fått mycket uppmärksamhet, eftersom det bara kräver bildnivåetiketter i stället för de begränsande fältetiketter som konsumeras i starkt övervakad inlärning. Icke desto mindre är kostnaden för att spara på märkningen vanligtvis på bekostnad av modellens noggrannhet. I detta dokument föreslår vi en enkel men effektiv, svagt övervakad ram för samarbete för att lösa detta problem, som utbildar en svagt övervakad inlärare och en starkt övervakad inlärare gemensamt genom att upprätthålla partiell funktionsdelning och förutsägelsekonsistens. För objektdetektering, med WSDDN-liknande arkitektur som svagt övervakad detektor-undernätverk och Faster-RCNN-liknande arkitektur som starkt övervakad detektor-undernätverk, föreslår vi en endto-end Svagt övervakad Collaborative Detection Network. Eftersom det inte finns någon stark tillsyn tillgänglig för att utbilda det undernätverk som liknar Faster-RCNN, definieras en ny förutsägelse om konsekvensförlust för att se till att prognoserna är konsekventa mellan de två undernätverken och inom de undernätverk som liknar Faster-RCNN. Samtidigt är de två detektorerna utformade för att delvis dela funktioner för att ytterligare garantera modellens överensstämmelse på perceptuell nivå. Omfattande experiment på datamängder för PASCAL VOC 2007 och 2012 har visat hur effektivt det föreslagna ramverket är.
Wang m.fl. REF inför en samarbetsram för lärande och en bestående förlust för att kombinera WSDDN och Faster-RCNN.
Collaborative Learning for Weakly Supervised Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}