Vi föreslår "Hide-and-Seek", en svagt övervakad ram som syftar till att förbättra objekt lokalisering i bilder och åtgärder lokalisering i videor. De flesta befintliga svagt övervakade metoder lokaliserar endast de mest diskriminerande delarna av ett objekt snarare än alla relevanta delar, vilket leder till suboptimal prestanda. Vår nyckelidé är att dölja fläckar i en träningsbild slumpmässigt, vilket tvingar nätverket att söka andra relevanta delar när den mest diskriminerande delen är dold. Vårt tillvägagångssätt behöver bara ändra indatabilden och kan fungera med vilket nätverk som helst som är utformat för objektlokalisering. Under testerna behöver vi inte dölja några fläckar. Vår Hide-and-Seek metod ger överlägsen prestanda jämfört med tidigare metoder för svagt övervakade objekt lokalisering på ILSVRC dataset. Vi visar också att vårt ramverk lätt kan utvidgas till en svagt övervakad handlingslokalisering.
För att minska detta gap föreslår REF att dölja fläckar i en träningsbild slumpmässigt, vilket tvingar nätverket att söka andra relevanta delar när den mest diskriminerande delen är dold.
Hide-and-Seek: Forcing a Network to be Meticulous for Weakly-Supervised Object and Action Localization
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}