Vi presenterar en strategi för att lära sig en tät pixel-vis märkning från bild-nivå taggar. Varje tagg på bildnivå medför begränsningar för utmatningsmärkningen av en klassificering av Convolutional Neural Network (CNN). Vi föreslår Constrad CNN (CCNN), en metod som använder en ny förlustfunktion för att optimera för varje uppsättning linjära begränsningar på utdatautrymmet (dvs. Beräknad märkningsdistribution) för ett KN-nummer. Vår förlustformulering är enkel att optimera och kan införlivas direkt i standard stokastisk lutning nedstigning optimering. Huvudidén är att formulera träningsmålet som en bikonvex optimering för linjära modeller, som vi sedan kopplar av till ickelinjära djupa nätverk. Omfattande experiment visar hur allmän vår nya inlärningsram är. Den begränsade förlusten ger toppmoderna resultat på svagt övervakad semantisk bildsegmentering. Vi visar vidare att tillägg av något mer handledning kan avsevärt förbättra prestandan hos inlärningsalgoritmen.
I REF definieras utbildningsmål för ickelinjära djupnät som en linjär bikonvex optimeringsmodell.
Constrained Convolutional Neural Networks for Weakly Supervised Segmentation
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}