Abstract-I detta papper, vi tar itu med problemet med gemensamma objekt (flera klasser) upptäckt från en uppsättning indata bilder, där vi antar förekomsten av en objektklass i varje bild. Detta problem är löst taget oövervakat eftersom vi inte vet a priori om objekttypen, platsen och skalan i varje bild. Vi observerar att den allmänna uppgiften för objekt klass upptäckt på ett helt oövervakat sätt är i sig tvetydig; här antar vi Saliency upptäckt för att föreslå kandidat bildfönster / patcher för att förvandla ett oövervakat inlärningsproblem till ett svagt övervakat lärande problem. I tidningen föreslår vi en algoritm för att samtidigt lokalisera objekt och upptäcka objekt klasser via bottom-up (saliency-guided) multipel klass lärande (bMCL). Våra bidrag är trefaldiga: (1) vi antar Saliency upptäckt att omvandla oövervakad lärande till flera instans lärande, formulerat som bottom-up multipel klass lärande (bMCL); (2) vi föreslår ett integrerat ramverk som samtidigt utför objekt lokalisering, objekt klass upptäckt, och objekt detektor utbildning; (3) vi visar att vårt ramverk ger betydande förbättringar jämfört med befintliga metoder för flerklass objekt upptäckt och har uppenbara fördelar jämfört med konkurrerande metoder i datorseende. Även om det på senare tid har uppmärksammats i hög grad, har dess praktiska användning för visionsuppgifter på hög nivå ännu inte motiverats. Vår metod validerar användbarheten av Saliency detektering för utdata "buller input" för en top-down metod för att extrahera vanliga mönster.
I REF, Saliency detektion används för att skapa påsar av bild fläckar, men endast ett objekt antas i varje bild för uppgiften att objekt upptäckt.
Unsupervised Object Class Discovery via Saliency-Guided Multiple Class Learning
{'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']}