Abstract-Object kategori lokalisering är ett utmanande problem i datorseende. Standard övervakad utbildning kräver avgränsande ruta annoteringar av objekt instanser. Denna tidsödande notationsprocess kringgås i svagt övervakad inlärning. I detta fall begränsas den övervakade informationen till binära etiketter som anger frånvaro/närvaro av objekt i bilden, utan var de befinner sig. Vi följer en multi-instance inlärningsmetod som iterativt tränar detektorn och infererar objektets placeringar i de positiva träningsbilderna. Vårt huvudsakliga bidrag är ett flerfaldigt inlärningsförfarande med flera instanser, vilket förhindrar träning från att i förtid låsa sig på felaktiga objektplatser. Detta förfarande är särskilt viktigt vid användning av högdimensionella representationer, såsom Fisher vektorer och konvolutionella neurala nätverksfunktioner. Vi föreslår också en fönsterförfiningsmetod, som förbättrar lokaliseringsnoggrannheten genom att införliva en objektitet före. Vi presenterar en detaljerad experimentell utvärdering med hjälp av PASCAL VOC 2007 dataset, som verifierar effektiviteten i vår strategi.
I REF presenterar författarna en mångfacetterad inlärningsmetod som identifierar objektregioner med CNN- och fiskvektorfunktioner samtidigt som man undviker konvergens med lokala optima.
Weakly Supervised Object Localization with Multi-fold Multiple Instance Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}