Dessa funktioner innehåller dock inte geografisk platsrelaterad information och ger vanligtvis positiva prover av dålig kvalitet för utbildning av en detektor. För att lösa denna fråga föreslår vi en djup självlärande strategi, vilket gör att detektorn lär sig objekt-nivå funktioner tillförlitliga för att förvärva tighta positiva prover och efteråt omskola sig utifrån dem. Följaktligen förbättrar detektorn gradvis sin detektionsförmåga och lokaliserar mer informativa positiva prover. För att genomföra sådan självlärd inlärning föreslår vi en metod för insamling av fröprov via överföring av bilder till föremål och tät subgraffynd för att hitta tillförlitliga positiva prover för initiering av detektorn. Ett online-stödprogram för provtagning föreslås vidare för att dynamiskt välja ut de mest säkra tighta positiva proven och träna detektorn på ett ömsesidigt förstärkande sätt. För att förhindra att detektorn fastnar i dåliga optima på grund av överbemanning föreslår vi en ny relativ förbättring av förutsagda CNN-poäng för att vägleda den självlärda inlärningsprocessen. Omfattande experiment på PASCAL 2007 och 2012 visar att vårt tillvägagångssätt överträffar toppmoderna metoder och starkt bekräftar dess effektivitet.
Jie och Al. Föreslog ett självlärande tillvägagångssätt i REF som växlar mellan klassificeringsutbildning och stödjande provtagning på nätet.
Deep Self-Taught Learning for Weakly Supervised Object Localization
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}