Framgången med nuvarande metoder för att upptäcka djupstelhet beror i hög grad på tillgången till storskalig övervakning i form av märkning av perpixel. En sådan övervakning, även om den är arbetsintensiv och inte alltid är möjlig, tenderar att hindra den allmänna förmågan hos de lärda modellerna. Däremot är traditionella handgjorda funktioner baserade på oövervakade metoder för att upptäcka salthalter, även om de har överträffats av de djupt övervakade metoderna, i allmänhet oberoende av data och skulle kunna tillämpas i naturen. Detta väcker en naturlig fråga om "Är det möjligt att lära sig soliditetskartor utan att använda märkta data samtidigt som man förbättrar generaliseringens förmåga?". I detta syfte presenterar vi ett nytt perspektiv på oövervakad 1 Saliency upptäckt genom att lära från flera bullriga märkningar som genereras av "svag" och "buller" oövervakade handgjorda Saliency metoder. Vår end-to-end ram för djupinlärning för oövervakad detektering av hållfasthet består av en latent prediktionsmodul för hållfasthet och en bullermodellering modul som fungerar samarbetsvilligt och optimeras gemensamt. Explicit bullermodellering gör det möjligt för oss att hantera bullriga saltkartor på ett probabilistiskt sätt. Omfattande experimentella resultat på olika benchmarking-dataset visar att vår modell inte bara överträffar alla oövervakade soliditetsmetoder med stor marginal utan också uppnår jämförbara resultat med de senaste toppmoderna övervakade djupsaltningsmetoderna. * Dessa författare bidrog lika mycket i detta arbete. † Y. Dai (daiyuchao@nwpu.edu.cn) är motsvarande författare. 1 Det kan finnas flera definitioner för oövervakat lärande, i detta dokument kallar vi oövervakat lärande lärande för lärande utan uppgiftsspecifika mänskliga kommentarer, t.ex. Täta bärgningskartor i vår uppgift.
För den rumsliga hållbarheten använder vi MNL REF utbildade på flera bullriga etiketter från svaga och bullriga oövervakade handgjorda salthaltsmetoder.
Deep Unsupervised Saliency Detection: A Multiple Noisy Labeling Perspective
{'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']}