CVPRApr, 2016

跟踪与传递：通过观看视频模拟强人类监督以进行弱监督目标检测

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TL;DR该论文介绍了一种利用弱标记视频中的跟踪对象框传输到弱标记图像中生成伪 Ground Truth 框的框架，用以训练对象检测器，该方法包括从弱标记图像集合中挖掘分辨率区域以形成伪 GT 框，然后设计霍夫变换算法对每个图像投票以选择最佳盒子，目前已在 PASCAL 2007 和 2010 数据集上实现了最先进的弱监督检测结果。
发现论文，激发创造
  • 观察和学习：从视频中半监督学习目标检测器

    本文提出一种半监督的方法，用于在长视频中定位多个未知的物体实例，通过这种方法可以有效地进行对象检测和跟踪，同时实现对大量静态物体实例的识别。

    May, 2015

  • 弱监督视频显著目标检测

    本文提出了基于新型弱标注的视频显著目标检测模型，并使用外观运动融合模块和双向 ConvLSTM 框架来实现有效的多模态学习和长期时序建模，还设计了一种前景背景相似度损失和一种弱标注增强策略，以提高模型性能和伪标签生成技术。在六个基准视频显著性检测数据集上的实验结果证明了我们方案的有效性。

    Apr, 2021

  • 基于活动的弱监督目标检测

    我们的研究工作在弱监督目标检测方面尝试利用不仅仅是物体类别标签，还使用数据中关联的动作标签；我们发现图像 / 视频中描绘的动作可以为相关物体的位置提供强烈的线索，并利用动作学习了一个与物体相关的空间先验，并将其融入到联合目标检测和动作分类模型中进行同时训练。我们在视频数据集和图像数据集上进行了实验来评估我们的弱监督目标检测模型的性能，结果表明，在 Charades 视频数据集上，我们的方法在 mAP 上比当前最先进的方法提高了 6% 以上。

    Apr, 2019

  • 从未标注的视频中学习对象检测与检索

    本文提出一种基于弱监督学习的目标检测和检索方法，通过对视频进行自然主体提取，使用对比采样处理背景拒绝，使用聚类评分算法解决高噪声标签问题，针对 11 个手动标注目标在 5000 帧中的评估结果与弱监督方法进行比较并提供上限参考。

    May, 2019

  • 通过排序进行迁移学习以进行弱监督目标注释

    本文提出一种基于转移学习的自动标注目标物体位置模型，可有效在缺乏繁琐手动标注的情况下对目标物体进行定位，取得优于目前同类方法的表现。

    May, 2017

  • 不需要边界框：仅使用人工验证来训练物体类别检测器

    通过提出一种仅需要验证自动产生的边界框的方案来训练目标类检测器，这种方案可以通过反复训练检测器、在训练图像中重新定位对象并进行人类验证，从而使用验证信号来改善重新训练和减少重新定位的搜索空间。实验表明，采用人类验证更新检测器和减少搜索空间可以迅速产生高质量的边界框注释，而且与完全监督的检测器相比，可以在不绘制任何边界框的情况下提供几乎同样好的性能。

    Feb, 2016

  • 自主学习深度学习技术在弱监督目标检测中的应用

    本文基于自适应学习的思想，针对目前对象检测的弱监督情况，提出了一种基于深度神经网络架构的自适应学习策略，并在 Pascal VOC 2007、Pascal VOC 2010 和 ILSVRC 2013 数据集上得到了最先进的实验结果。

    May, 2016

  • 基于损失加权和对象交互的文本弱监督视频对象定位

    本文研究弱监督视频对象定位问题，并探讨了在图像域中使用的多实例学习方法在视频域中的扩展性。作者提出了一种将弱监督信号从视频层面传递到帧层面的方法，并将对象之间的交互作为定位的文本指导。在新收集的基准测试 YouCook2-BoundingBox 上，该模型取得了竞争基线方法无法匹敌的表现。

    May, 2018

  • 使用伪标签的半监督视频显著目标检测

    本论文提出了一种基于半监督学习的视频显著性目标检测方法，使用伪标签从稀疏注释帧中生成像素级伪标签，并结合部分手动注释，学习了空间和时间线索，进而产生准确的显著性图。实验结果表明，我们的方法在 VOS、DAVIS 和 FBMS 三个公共基准测试数据集上均明显优于所有最先进的全监督方法。

    Aug, 2019

  • 利用网络爬虫视频的弱监督语义分割

    本文提出一种基于图像级别类别标签的弱监督语义分割算法，利用 Web 存储库中有关目标类别标签的视频检索并从检索到的视频中生成分割标签以模拟语义分割的强监督，该算法明显优于现有的同等监督方法，甚至与依赖额外标注方法的方法一样有竞争力。

    Jan, 2017