Objektdetektorer är vanligtvis utbildade på en stor uppsättning stillbilder annoterade av avgränsande-boxar. Detta dokument introducerar ett tillvägagångssätt för att lära objekt detektorer från realworld webbvideor som endast är kända för att innehålla objekt av en målklass. Vi föreslår en helautomatisk pipeline som lokaliserar objekt i en uppsättning videor av klassen och lär sig en detektor för det. Tillvägagångssättet extraherar kandidat spatio-temporala rör baserat på rörelsesegmentering och väljer sedan ett rör per video gemensamt över alla videor. Jämfört med den senaste tekniken testar vi vår detektor på stillbilder, dvs. Pascal VOC 2007. Vi observerar att ramar som utvunnits ur webbvideor kan skilja sig avsevärt i fråga om kvalitet till stillbilder tagna av en bra kamera. Därför formulerar vi inlärningen från videor som en domänanpassningsuppgift. Vi visar att träning från en kombination av svagt kommenterade videor och fullt kommenterade stillbilder med domänanpassning förbättrar prestandan hos en detektor tränad enbart från stillbilder.
Prest m.fl. REF introducerar ett tillvägagångssätt för att lära objektdetektorer från verkliga webbvideor som bara är kända för att innehålla objekt av en målklass.
Learning object class detectors from weakly annotated video
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}