De senaste framstegen med modeller för övervakning av betydande objektdetektering visar på betydande prestanda för referensdatauppsättningar. Utbildning sådana modeller, dock kräver dyra pixel-wise annotations av framträdande objekt. Dessutom, många befintliga framträdande objekt detektion modeller antar att åtminstone ett framträdande objekt finns i den ingående bilden. Ett sådant opraktiskt antagande leder till mindre tilltalande soliditetskartor på bakgrundsbilderna, som inte innehåller några framträdande objekt alls. För att undvika dyra starka betydelseanmärkningar studerar vi i detta dokument svagt övervakade inlärningsmetoder för framträdande objektdetektering. I synnerhet, med tanke på en uppsättning bakgrundsbilder och/eller framträdande objektbilder, där vi bara har noteringar om framträdande objekt existens, föreslår vi två metoder för att träna framträdande objekt detektion modeller. I det första tillvägagångssättet tränar vi en enklassig SVM baserad på bakgrundssuperpixlar. Ju längre bort en superpixel kommer från beslutsgränsen för en klass SVM, desto mer framträdande är den. Den mest intressanta egenskapen i detta tillvägagångssätt är att vi enkelt kan syntetisera en uppsättning bakgrundsbilder för att träna modellen. I det andra tillvägagångssättet presenterar vi en lösning för att gemensamt ta itu med viktiga objekt existens och upptäckt uppgifter. Vi formulerar betydande objektdetektering som ett bildmärkningsproblem, där högvärdiga etiketter av superpixlar modelleras som dolda variabler i det latenta strukturella SVM-ramverket.Experimentella resultat på referensdatauppsättningar validerar effektiviteten i våra föreslagna tillvägagångssätt.
Jiang Ref utbildar dessutom en enklassig SVM baserad på negativa fall, och rankar sedan soliditeten enligt avstånden till beslutsgränsen.
Weakly Supervised Learning for Salient Object Detection using Background Images
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}