Vi föreslår att se över kunskapsöverföring för utbildningsobjektdetektorer på målklasser från svagt övervakade utbildningsbilder, med hjälp av en uppsättning källklasser med begränsande-box annoteringar. Vi presenterar en enhetlig kunskapsöverföringsram baserad på utbildning av en enda neural nätverk flerklass objektdetektor över alla källklasser, organiserad i en semantisk hierarki. Detta genererar förslag med poäng på flera nivåer i hierarkin, som vi använder för att utforska kunskapsöverföring över ett brett spektrum av generalitet, allt från klass-specifika (bycicle till motorcykel) till klass-generic (objektitet till någon klass). Experiment på de 200 objektklasserna i ILSVRC 2013 detekteringsdata visar att vår teknik (1) leder till mycket bättre prestanda på målklasserna (70,3% CorLoc, 36,9% mAP) än en svagt övervakad baslinje som använder manuellt konstruerad objektitet [11] (50,5% CorLoc, 25,4% mAP). (2) levererar målobjektdetektorer som når 80 % av mAP-värdet för sina fullt övervakade motparter. (3) överträffar de bäst rapporterade överföringsläranderesultaten på denna datauppsättning (+41% CorLoc och +3% mAP över [18, 46], +16,2% mAP över [32] ). Dessutom utför vi också flera överdataset kunskapsöverföring experiment [27, 24, 35] och finner att (4) vår teknik överträffar den svagt övervakade baslinje i alla dataset par med 1,5 × −1,9×, fastställande av dess allmänna tillämplighet.
Ref har tagit upp ett nytt WSOD-ramverk som ser över kunskapsöverföring för utbildningsobjektdetektorer på målklasser.
Revisiting Knowledge Transfer for Training Object Class Detectors
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}