Svagt övervakad objektdetektering är en utmanande uppgift när den tillhandahålls med övervakning av bildkategori men krävs för att lära sig, samtidigt, objektplatser och objektdetektorer. Inkonsekvensen mellan de svaga övervaknings- och inlärningsmålen medför slumpmässighet för objektplatser och tvetydighet för detektorer. I detta dokument föreslås en latent modell för minentropi (MELM) för svagt övervakad objektdetektering. Min-entropi används som ett mått för att mäta slumpmässigheten av objekt lokalisering under lärande, samt fungera som en modell för att lära objekt platser. Det syftar främst till att minska variansen av positiva fall och minska tvetydigheten hos detektorer. MELM används som två undermodeller, som upptäcker och lokaliserar objekt genom att minimera den globala och lokala entropin. MELM är förenat med funktionsinlärning och optimerad med en återkommande inlärningsalgoritm, som gradvis överför den svaga tillsynen till objektplatser. Experiment visar att MEMM avsevärt förbättrar prestandan hos svagt övervakad detektion, svagt övervakad lokalisering och bildklassificering, mot de state-of-the-art metoder.
Wan m.fl. REF ) utvecklade en latent modell för minentropi för att klassificera och lokalisera objekten genom att minimera de globala och lokala entropierna, som visade sig effektivt öka detektionsprestandan.
Min-Entropy Latent Model for Weakly Supervised Object Detection
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}