Detta dokument introducerar självlärd objektlokalisering, en ny metod som utnyttjar djupa konvolutionella nätverk tränade för helbildsigenkänning för att lokalisera objekt i bilder utan ytterligare mänsklig övervakning, d.v.s., utan att använda några jord-sanning begränsande rutor för utbildning. Nyckelidén är att analysera förändringen i igenkänningspoängen vid artificiell maskering av olika regioner av bilden. Maskering av en region som inkluderar objektet orsakar vanligtvis en betydande minskning i igenkänning poäng. Denna idé är inbäddad i en agglomerativ klusterteknik som genererar självlärda lokaliseringshypoteser. Vårt objekt lokaliseringsschema överträffar befintliga förslagsmetoder i både precision och återkallande för ett litet antal underfönsterförslag (t.ex. på ILSVRC-2012 ger det en relativ vinst på 23,4 % jämfört med topp 1-hypotesen state-of-the-art). Dessutom visar våra experiment att de anteckningar som automatiskt genereras av vår metod kan användas för att träna objektdetektorer som ger igenkänningsresultat anmärkningsvärt nära dem som erhålls genom utbildning på manuellt annoterade banderoller.
Bergamo et al REF föreslår en teknik för självlärd objektlokalisering med maskering av bildregioner för att identifiera de regioner som orsakar maximal aktivering för att lokalisera objekt.
Self-taught object localization with deep networks
{'venue': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}