Vi anser att problemet med svagt övervakad inlärning för objekt lokalisering. Med tanke på en samling bilder med annoteringar på bildnivå som visar närvaron/frånvaron av ett objekt, är vårt mål att lokalisera objektet i varje bild. Vi föreslår en neural nätverk arkitektur kallas uppmärksamhet nätverk för detta problem. Med tanke på en uppsättning kandidatregioner i en bild beräknar nätverket först en uppmärksamhetspoäng för varje kandidatregion i bilden. Därefter kombineras dessa kandidatregioner med deras uppmärksamhetspoäng för att bilda en vektor för hela bilden. Denna vektor används för att klassificera bilden. Målet lokalisering uppnås implicit via uppmärksamhet poäng på kandidatregioner. Vi visar att vår strategi uppnår överlägsen prestanda på flera referensdatauppsättningar.
De flesta liknar vår strategi, modellen i REF beräknar en uppmärksamhet poäng för varje plats i en bild.
Attention Networks for Weakly Supervised Object Localization
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}