Abstrakt. Vi presenterar en teknik för svagt övervakade objekt lokalisering (WSOL), bygger på observationen att WSOL algoritmer oftast fungerar bättre på bilder med större objekt. Istället för att träna objektdetektorn på hela utbildningen som samtidigt, föreslår vi en läroplan lärande strategi för att mata utbildningsbilder i WSOL lärande loop i en ordning från bilder som innehåller större objekt ner till mindre. För att automatiskt bestämma ordern, tränar vi en regressator för att uppskatta storleken på objektet med tanke på hela bilden som ingång. Dessutom använder vi dessa storleksberäkningar för att ytterligare förbättra omlokaliseringssteget i WSOL genom att tilldela vikter till objektförslag enligt hur nära deras storlek matchar den uppskattade objektstorleken. Vi visar effektiviteten i att använda storleksordning och storlek viktning på den utmanande PASCAL VOC 2007 dataset, där vi uppnår en betydande förbättring jämfört med befintliga toppmoderna WSOL-tekniker.
På samma sätt antar REF att bild svårigheten är mest relaterad till objektets storlek, och bygger en regressionsmodell för att uppskatta objektets storlek i en bild.
Weakly Supervised Object Localization Using Size Estimates
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}