Toppmoderna inlärningsbaserade gränsdetekteringsmetoder kräver omfattande utbildningsdata. Eftersom märkning av objektgränser är en av de dyraste typerna av kommentarer, finns det ett behov av att lätta på kravet att noggrant kommentera bilder för att göra både utbildningen mer prisvärd och att utöka mängden utbildningsdata. I detta dokument föreslår vi en teknik för att generera svagt övervakade kommentarer och visa att avgränsande fältanteckningar räcker för att nå objektgränser av hög kvalitet utan att använda några objektspecifika gränsanteckningar. Med de föreslagna svaga övervakningsteknikerna uppnår vi toppprestandan på objektgränsdetektionsuppgiften, vilket med stor marginal överträffar de nuvarande helt övervakade toppmoderna metoderna.
En svagt övervakad inlärningsstrategi införs i REF, där enbart begränsande fältanteckningar är tillräckliga för att producera objektgränser av hög kvalitet utan några objektspecifika annoteringar.
Weakly Supervised Object Boundaries
{'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']}