I detta dokument överväger vi problemet med att utnyttja befintliga fullt märkta kategorier för att förbättra den svagt övervakade upptäckten (WSD) av nya objektkategorier, som vi kallar blandad övervakad detektion (MSD). Olika från tidigare MSD-metoder som direkt överför de förtränade objektdetektorerna från befintliga kategorier till nya kategorier, föreslår vi en mer rimlig och robust objektitetsöverföringsmetod för MSD. Inom vårt ramverk lär vi oss först domäninvarianta objektitetskunskaper från de befintliga fullt märkta kategorierna. Kunskapen är modellerad utifrån invarianta egenskaper som är robusta för fördelningsdifferensen mellan befintliga kategorier och nya kategorier; därför skulle den resulterande kunskapen generalisera väl till nya kategorier och kunna hjälpa detektionsmodeller att avvisa distraktorer (t.ex. objektdelar) i svagt märkta bilder av nya kategorier. Under vägledning av inlärd objektitet kunskap, använder vi flera instans lärande (MIL) för att modellera begreppen både objekt och distraktorer och för att ytterligare förbättra förmågan att avvisa distraktorer i svagt märkta bilder. Vår robusta metod för objektitetsöverföring överträffar de befintliga MSD-metoderna och uppnår toppmoderna resultat på det utmanande ILSVRC2013-datasetet och PASCAL VOC-dataseten.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog att kunskaperna om de starka kategorierna skulle överföras till de svaga kategorierna.
Mixed Supervised Object Detection with Robust Objectness Transfer
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}