Vi tar upp problemet med lokalisering av objekt som avgränsande rutor i bilder med svaga etiketter. Detta svagt övervakade objektlokaliseringsproblem har tidigare hanterats med hjälp av diskriminerande modeller där varje objektklass är lokaliserad oberoende av andra klasser. Vi föreslår ett nytt ramverk baserat på Bayesians gemensamma ämnesmodellering. Vårt ramverk har tre distinkta fördelar jämfört med tidigare verk: (1) Alla objektklasser och bildbakgrunder modelleras tillsammans i en enda generativ modell så att "förklara bort" slutledning kan lösa tvetydighet och leda till bättre lärande och lokalisering. (2) Den Bayesianska formuleringen av modellen gör det möjligt att enkelt integrera förkunskaper om objektets utseende för att kompensera för begränsad övervakning. (3) Vår modell kan läras med en blandning av svagt märkta och omärkta data, vilket gör att den stora volymen av omärkta bilder på Internet kan utnyttjas för lärande. Omfattande experiment på de utmanande VOC-data visar att vårt tillvägagångssätt överträffar de toppmoderna konkurrenterna.
Shi och Al. I REF föreslås ett annat tillvägagångssätt med hjälp av en Bayesian gemensam ämnesmodellering som använder en enda generativ modell för alla objekt som förbättrar lärande och lokalisering.
Bayesian Joint Topic Modelling for Weakly Supervised Object Localisation
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}