Vi presenterar två tekniker för att förbättra landmärke lokalisering i bilder från delvis kommenterade datauppsättningar. Vårt primära mål är att utnyttja den gemensamma situationen där exakta landmärken endast tillhandahålls för en liten delmängd data, men där klassetiketter för klassificerings- eller regressionsuppgifter relaterade till landmärken är mer tillgängliga. För det första föreslår vi ramverket för sekventiell multitasking och utforskar det här genom en arkitektur för landmärkeslokalisering där utbildning med klassetiketter fungerar som en hjälpsignal för att vägleda landmärkeslokaliseringen på omärkt data. En viktig aspekt av vårt förhållningssätt är att felen kan återförfördelas genom en komplett landmärkeslokaliseringsmodell. För det andra föreslår och utforskar vi en oövervakad inlärningsteknik för landmärkeslokalisering baserad på att ha en modell som förutsäger likvärdiga landmärken med avseende på transformationer som tillämpas på bilden. Vi visar att dessa tekniker, förbättra landmärkesförutsägelser avsevärt och kan lära sig effektiva detektorer även när endast en liten del av datasetet har landmärkesetiketter. Vi presenterar resultat på två leksaksdataset och fyra riktiga dataset, med händer och ansikten, och rapporterar nya state-of-the-art på två dataset i det vilda, t.ex. Med endast 5% av märkta bilder överträffar vi tidigare toppmoderna utbildningar i AFLW-datasetet.
Honari m.fl. REF undersökte situationen där exakta kommentarer endast ges för en liten delmängd.
Improving Landmark Localization with Semi-Supervised Learning
{'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']}