En stor utmaning i skalning objektdetektion är svårigheten att få märkta bilder för ett stort antal kategorier. Nyligen har djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) dykt upp som tydliga vinnare på objekt klassificering riktmärken, delvis på grund av utbildning med 1.2M+ märkt klassificering bilder. Tyvärr finns bara en liten del av dessa etiketter tillgängliga för detektionsuppgiften. Det är mycket billigare och enklare att samla in stora mängder etiketter på bildnivå från sökmotorer än det är att samla in detektionsdata och märka det med exakta avgränsande rutor. I detta dokument föreslår vi en Deep Detection Adaptation (DDA) algoritm som lär sig skillnaden mellan de två uppgifterna och överför denna kunskap till klassificeringar för kategorier utan att begränsa rutan kommenterade data, vilket gör dem till detektorer. Vår metod har potential att möjliggöra upptäckt för de tiotusentals kategorier som saknar avgränsande boxanteckningar, men ändå har gott om klassificeringsdata. Utvärdering på ImageNet LSVRC-2013 detektion utmaning visar effektiviteten i vår strategi. Denna algoritm gör det möjligt för oss att producera en >7,5K-detektor som motsvarar tillgängliga klassificeringsdata från alla bladnoder i ImageNet-trädet. Modeller och programvara finns på lsda.berkeleyvision.org.
Hoffman m.fl. REF föreslår en Large Scale Detection through Adaptation (LSDA) algoritm som lär sig skillnaden mellan CNN-parametrarna för bildklassifieraren och objektdetektorn för en "fullständigt märkt" kategori, och överför denna kunskap till CNN-klassifierare för kategorier utan att begränsa rutan annoterade data, vilket gör dem till detektorer.
LSDA: Large Scale Detection Through Adaptation
{'venue': 'Neural Information Processing Systems (NIPS) 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}