Den senaste tidens framsteg i fråga om djupinlärning har åstadkommit anmärkningsvärda prestationer i olika utmanande uppgifter i datorseendet. Speciellt i objektlokalisering, djupa konvolutionella neurala nätverk överträffar traditionella metoder baserade på extraktion av data / task-drivna funktioner i stället för handgjorda funktioner. Även om lokaliseringsinformation om regionen av intressen (ROI) ger bra förkunskaper för objekt lokalisering, kräver det tunga annotering insatser från mänskliga resurser. På så sätt införs ett svagt övervakat ramverk för objektlokalisering. Med "svag" avses att detta ramverk endast använder bildnivåmärkta dataset för att utbilda ett nätverk. Med hjälp av överföringslärande som antar viktparametrar för ett förskolat nätverk, fungerar det svagt övervakade utbildningsramverket för objektlokalisering bra eftersom det förutbildade nätverket redan har välutbildade klassspecifika funktioner. Dessa metoder kan dock inte användas för vissa tillämpningar som inte har förträngda nätverk eller vällokaliserade storskaliga bilder. Medicinsk bildanalys är en representativ bland dessa tillämpningar eftersom det är omöjligt att få sådana förträngda nätverk. I detta arbete presenterar vi en "fullständigt" svagt övervakad ram för objektlokalisering ("semi" -svag är motsvarigheten som använder förtränade filter för svagt övervakad lokalisering) som kallas självöverföring lärande (STL). Det optimerar gemensamt både klassificerings- och lokaliseringsnät samtidigt. Genom att kontrollera en övervakningsnivå av lokaliseringsnätverket hjälper STL lokaliseringsnätverket att fokusera på korrekt ROI utan någon typ av tidigare. Vi utvärderar den föreslagna STL-ramverket med hjälp av två medicinska bilddata, lungröntgen och mammografier, och uppnå betydande bättre lokalisering prestanda jämfört med tidigare svagt övervakade metoder.
Författare i REF utforskade dåligt övervakade djupinlärning för upptäckt av noduler i lungröntgen och lesioner i mammografi.
Self-Transfer Learning for Fully Weakly Supervised Object Localization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}