Med tanke på en uppsättning bilder som innehåller objekt från samma kategori är uppgiften för bildsamlokalisering att identifiera och lokalisera varje instans. Detta dokument visar att detta problem kan lösas genom en enkel men spännande idé, det vill säga en gemensam objektdetektor kan läras genom att göra dess detekteringskonfidenspoäng fördelade som en starkt övervakad detektor. Mer specifikt, Vi observerar att med tanke på en uppsättning objektförslag som extraheras från en bild som innehåller objektet av intresse, en korrekt starkt övervakad objekt detektor bör ge höga poäng till endast en liten minoritet av förslag, och låga poäng till de flesta av dem. Därför utformar vi en entropibaserad objektiv funktion för att genomdriva ovanstående egenskap när vi lär oss den gemensamma objektdetektorn. När detektorn väl är inlärd tar vi till en segmenteringsmetod för att förfina lokaliseringen. Vi visar att vår strategi trots sin enkelhet överträffar de senaste metoderna.
Senast, Li et al. REF studerar konfidensintervall fördelningen av en övervakad objektdetektor över uppsättningen objektförslag för att definiera en objektiv funktion, som lär sig en gemensam objektdetektor med liknande konfidensintervall fördelning.
Image Co-localization by Mimicking a Good Detector's Confidence Score Distribution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}