Att lära sig lokalisera objekt med minimal övervakning är ett viktigt problem i datorseende, eftersom stora fullt kommenterade dataset är extremt dyra att få. I detta dokument föreslår vi en ny metod som uppnår detta mål med endast bildnivåmärkning av om objekten är närvarande eller inte. Vårt tillvägagångssätt kombinerar ett diskriminerande submodulärt omslagsproblem för att automatiskt upptäcka en uppsättning positiva objektfönster med en utjämnad latent SVM-formulering. Den senare gör det möjligt för oss att utnyttja effektiva kvasiNewton optimeringstekniker. Våra experiment visar att det föreslagna tillvägagångssättet ger en relativ förbättring på 50 % av den genomsnittliga precisionen jämfört med den nuvarande toppmoderna upptäckten av PASCAL VOC 2007.
Mer nyligen, Song et al. REF använder MIL för att lokalisera objekt med binära bildnivåetiketter (är objektet som finns i bilden eller inte).
On learning to localize objects with minimal supervision
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}