Svagt övervakad inlärning av objekt detektion är ett viktigt problem i bild förståelse som fortfarande inte har en tillfredsställande lösning. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att utnyttja kraften i de djupa konvolutionella neurala nätverk som är förträngda på storskaliga klassificeringsuppgifter på bildnivå. Vi föreslår en svagt övervakad djupdetekteringsarkitektur som ändrar ett sådant nätverk för att fungera på bildregioners nivå och samtidigt utföra regionval och klassificering. Arkitekturen är utbildad som en bildklassare och lär sig implicit objektdetektorer som är bättre än alternativa svagt övervakade detektionssystem på PASCAL VOC-data. Modellen, som är en enkel och elegant end-to-end arkitektur, överträffar standarddataförstärkning och finjustering tekniker för uppgiften att bildnivå klassificering också.
Nyligen, Bilen et al. I REF föreslogs ett svagt övervakat nätverk för djupdetektering (WSDDN) för att utföra objektlokalisering och klassificering samtidigt.
Weakly Supervised Deep Detection Networks
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}