Svagt övervakad objektdetektion (WSOD), med endast bildnivåanteckningar för att träna objektdetektorer, är av allt större betydelse i objektigenkänning. I detta dokument föreslår vi ett nytt djupgående nätverk för WSOD. Till skillnad från tidigare nätverk som överför problemet med objektdetektering till ett bildklassificeringsproblem med hjälp av Multiple Applications Learning (MIL), genererar vår strategi förslagskluster för att lära sig förfinade instansklassificeringar genom en iterativ process. Förslagen i samma kluster är rumsligt intilliggande och förknippade med samma objekt. Detta hindrar nätverket från att koncentrera sig för mycket på delar av objekt istället för hela objekt. Vi visar först att fall kan tilldelas objekt eller bakgrundsetiketter direkt baserat på förslag kluster till exempel klassificering förfining, och sedan visa att behandla varje kluster som en liten ny väska ger färre tvetydigheter än den direkt tilldela etikettmetoden. Den iterativa instans klassificering förfining genomförs online med hjälp av flera strömmar i konvolutionella neurala nätverk, där den första är ett MIL-nätverk och de andra är till exempel klassificering förfining övervakas av den föregående. Experiment utförs på PASCAL VOC, ImageNet detektion, och MS-COCO riktmärken för WSOD. Resultaten visar att vår metod överträffar den tidigare tekniken avsevärt.
Den iterativa generationen av förslagskluster Ref med OICR hindrade nätverket från att koncentrera sig på delar av objekt.
PCL: Proposal Cluster Learning for Weakly Supervised Object Detection
{'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']}