Abstrakt. Att lära sig en ny objektklass från belamrade träningsbilder är mycket utmanande när platsen för objektet instanser är okänd. Tidigare verk kräver i allmänhet objekt som täcker en stor del av bilderna. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt som kan hantera omfattande röror samt stora skal- och utseendevariationer mellan objektfall. För att göra detta möjligt föreslår vi ett villkorat slumpmässigt fält som utgår från allmän kunskap och sedan gradvis anpassar sig till den nya klassen. Vårt tillvägagångssätt lokaliserar samtidigt objekt instanser samtidigt lära sig en utseende modell som är specifik för klassen. Vi demonstrerar detta på den utmanande Pascal VOC 2007 dataset. Dessutom gör vår metod det möjligt att träna alla toppmoderna objektdetektorer på ett svagt övervakat sätt, även om det normalt skulle kräva objektplatsanmärkningar.
Ett exempel på denna typ av arbete är det som föreslås i REF, där författarna använder villkorliga slumpmässiga fält som initieras från generiska kunskaper och, iterativt, anpassar sig till nya klasser.
Localizing objects while learning their appearance
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}