Av sent, svagt övervakad objektdetektion är med stor betydelse i objektigenkänning. Baserat på djupt lärande har svagt övervakade detektorer uppnått många lovande resultat. Jämfört med fullt övervakad detektion är det dock svårare att träna djupa nätverksbaserade detektorer på ett svagt övervakat sätt. Här formulerar vi svagt övervakad detektion som ett Multiple Inspection Learning (MIL) problem, där instans klassificerare (objektdetektorer) sätts in i nätverket som dolda noder. Vi föreslår en ny online-exemplar clasfier förfining algoritm för att integrera MIL och instans clasfier förfining i ett enda djupt nätverk, och utbilda nätverket end-to-end med endast bildnivå övervakning, dvs., utan objekt plats information. Mer exakt, till exempel etiketter som härrör från svag övervakning sprids till deras rumsligt överlappade fall för att förfina instans klassificerare på nätet. Den iterativa instans clasfier förfining förfarande genomförs med hjälp av flera strömmar i djupt nätverk, där varje ström övervakar sin senare ström. Svagt övervakade objekt detektion experiment utförs på utmanande PASCAL VOC 2007 och 2012 riktmärken. Vi får 47 % mAP på VOC 2007 som avsevärt överträffar den tidigare toppmoderna tekniken.
Tang och al. I REF föreslås att exemplifiera klassificeringar online genom att sprida instansetiketter till rumsligt överlappade instanser.
Multiple Instance Detection Network with Online Instance Classifier Refinement
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}