Abstrakt. Objekt lokalisering är ett viktigt datorseende problem med en mängd olika tillämpningar. Bristen på storskaliga objekt-nivå annoteringar och det relativa överflödet av bild-nivå etiketter gör ett övertygande argument för svag övervakning i objektet lokalisering uppgift. Djupa konvolutionella neurala nätverk är en klass av toppmoderna metoder för det relaterade problemet med objektigenkänning. I den här artikeln beskriver vi en ny objektlokaliseringsalgoritm som använder klassificeringsnätverk som är utbildade på enbart bildetiketter. Denna svagt övervakade metod utnyttjar lokala rumsliga och semantiska mönster som fångas upp i de konvolutionella skikten av klassificeringsnätverk. Vi föreslår en effektiv strålsökbaserad metod för att upptäcka och lokalisera flera objekt i bilder. Den föreslagna metoden överträffar signifikant toppmodernheten i standarddatauppsättningar för objektlokalisering med en 8-punkts ökning av mAP-poäng.
Strålsökningen REF har använts för att upptäcka och lokalisera objekt genom att utnyttja rumsliga fördelningar och informativa mönster som fångats i de konvolutionella skikten.
Weakly Supervised Localization using Deep Feature Maps
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}