Svagt övervakad objektdetektering (WSOD), som är problemet med inlärningsdetektorer som endast använder etiketter på bildnivå, har väckt allt större intresse. Detta problem är dock ganska utmanande på grund av bristen på platsövervakning. För att ta itu med denna fråga integrerar detta dokument tillförlitlighet i en djup arkitektur, där lokaliseringsinformationen utforskas både explicit och implicit. Särskilt väljer vi mycket självsäkra objektförslag under ledning av klassspecifika kurskartor. De utvalda förslagens lokaliseringsinformation, tillsammans med semantisk och tillförlitlig information, används sedan för att uttryckligen övervaka nätverket genom att införa ytterligare två förluster. Under tiden byggs ett undernätverk för saliency förutsägelser i arkitekturen. Förutsägelseresultaten används för att implicit vägleda lokaliseringsproceduren. Hela nätverket är utbildat från början till slut. Experiment på PASCAL VOC visar att vårt tillvägagångssätt överträffar alla state-of-the-arts.
Lai m.fl. REF väljer ut mycket säkra objektförslag under ledning av klassspecifika översiktskartor.
Saliency Guided End-to-End Learning for Weakly Supervised Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}