Märkningskostnaden för ett stort antal avgränsande lådor är en av de största utmaningarna för utbildning av moderna objektdetektorer. För att minska beroendet av dyra avgränsande box annoteringar föreslår vi en ny semi-övervakad objekt detektion formulering, i vilken några frö box nivå annoteringar och en stor skala av bildnivå annoteringar används för att utbilda detektorn. Vi antar ett ramverk för minröjning, som i stor utsträckning används i svagt övervakade uppgifter för att upptäcka föremål. Gruvprocessen introducerar dock i sig olika typer av märkningsljud: falska negativa, falska positiva och felaktiga gränser, vilket kan vara skadligt för utbildning av standardobjektdetektorer (t.ex. Snabbare RCNN). Vi föreslår en ny NOise Tolerant Ensemble RCNN (NOTE-RCNN) objektdetektor för att hantera sådana bullriga etiketter. Jämfört med standard Snabbare RCNN, innehåller den tre höjdpunkter: en ensemble av två klassificeringshuvuden och ett destillationshuvud för att undvika övermontering på bullriga etiketter och förbättra gruvprecisionen, maskera den negativa provtagningsförlusten i box prediktor för att undvika skada av falska negativa etiketter, och träningsbox regressionshuvud endast på frö annoteringar för att eliminera skada från felaktiga gränser av minerade avgränsade lådor. Vi utvärderar metoderna på ILSVRC 2013 och MSCOCO 2017 dataset; vi observerar att detektionsnoggrannheten ständigt förbättras när vi itererar mellan gruv- och utbildningssteg, och state-of-art prestanda uppnås.
Gao et al................................................................ REF föreslår ett bullertolerant RCNN-nätverk som använder de märkta avgränsande rutorna för att minska skadan av lärande från felaktigt lokaliserat objekt i de svagt övervakade data.
NOTE-RCNN: NOise Tolerant Ensemble RCNN for Semi-Supervised Object Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}