本文提出了一种基于卷积神经网络的联合学习方法，以在语义相似的图像中获得稠密对应和发现对象地标，在解决训练数据不足方面取得了显著成效，并引入了概率学习方法以提高框架的稳健性，该方法在语义匹配和地标检测的多个标准基准测试中取得了最新的最佳表现。

Oct, 2019

介绍了一种新方法，利用深度卷积神经网络对整张图片进行训练，以在不额外进行人工监督的情况下定位图像中的物体，并将该思想嵌入凝聚聚类技术中，产生自学习定位假设。实验证明，使用我们的方法自动生成的注释可用于训练物体探测器，产生接近于手动注释的边界框的识别结果。

Sep, 2014

本文提出了一种基于两阶段学习的方法，通过使用全卷积网络来找到最具区分性的部分，再利用条件反馈抑制最显著的部分以找到次重要的部分，最终实现对整个目标区域的捕捉。采用该训练方案可以有效解决弱监督语义分割、显著区域检测和目标位置预测等任务中只关注图像中最重要部分的问题。

Aug, 2017

本文研究了多任务数据和部分标注的情况下，联合学习物体检测和语义分割这两个最流行的视觉问题，通过知识蒸馏实现多任务优化，并通过实验结果表明了多任务学习和知识蒸馏在性能上相对于单任务学习和完全监督场景的优势。

Nov, 2023

本论文提出了一种新方法，通过图像级标签，结合判别子模块覆盖问题和平滑的潜在 SVM 公式，实现仅需很少的监督，即可学习定位对象。实验表明，该方法在 PASCAL VOC 2007 检测中，相对于现有技术有 50％的平均精确度提升。

Mar, 2014

本研究基于贝叶斯共同主题建模，提出解决弱标签图像目标定位问题的新框架，同时考虑目标与背景，可利用先验知识补偿有限监督，在混合弱标注和未标注数据的情况下学习，结果显示在 VOC 数据集上优于现有方法。

May, 2017

本文提出了一种基于贝叶斯联合主题建模的新框架，通过学习较弱标签的数据，将前景对象类建模到单个生成模型中，并利用多类型的先验知识来提高学习和定位效果，因此能够更好地解决对象定位问题。

Jun, 2017

本文提出了一种新的框架，将视频 / 图像分割和区域定位视为一个单一的优化问题，并以非常弱的监督方式集成低级外观线索和高级定位线索的信息。该框架利用不同级别的两种表示，利用边界框和超像素之间的空间关系作为线性约束，同时在边界框和超像素级别上区分前景和背景。与以往主要依赖于判别聚类的方法不同，我们结合了一个前景模型，使得一个物体在所有图像帧中的直方图差异最小。利用超像素和边界框之间的几何关系使得分割线索可以传递以改善定位输出，反之亦然。前景模型的引入将我们的判别框架推广到视频数据，其中背景往往是相似的，因此不具有判别力。我们证明了我们的统一框架在 YouTube 对象视频数据集，Internet 对象发现数据集和 Pascal VOC 2007 上的有效性。

Nov, 2018

本论文提出了一种联合多任务网络设计，用于同时学习目标检测和语义分割，以实现低功耗嵌入式 SOC 上的实时性能，并在两个公共数据集（KITTI，Cityscapes）和私人鱼眼相机数据集中评估提出的网络。

Jan, 2019

本文探讨了深度学习方法在物体识别和姿态估计方面的应用，发现卷积神经网络（CNN）可以同时进行物体分类和姿态估计，并在两个大型多视点数据集上实现了优于最先进方法的表现。

Nov, 2015