通过微注释提高弱监督目标定位的准确性
本文介绍了一种采用多实例学习方法、利用二进制标签训练目标探测器并推断正样本中物体的位置的弱监督学习方法,旨在解决目标分类定位问题,同时提出了一种多因素多实例学习流程和窗口细化方法,将之应用于高维特征,例如 Fisher 向量和卷积神经网络特征,并在使用 PASCAL VOC 2007 测试集进行实验验证其有效性。
Mar, 2015
本文提出了一种使用仅图像标签训练的分类网络的弱监督对象定位算法,该方法利用卷积层中捕获的局部空间和语义模式来检测和定位图像中的多个物体,通过采用有效的束搜索方法,该方法在标准对象定位数据集中明显优于现有技术,mAP 得分提高了 8 个点。
Mar, 2016
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
本文提供了一种改进的技术,用于弱监督目标定位,通过数据增强和卷积神经网络的学习优化,与当前最先进的技术相比,可以将 Top-1 的定位准确性提高 21.4% 至 37.3%。
Feb, 2018
该研究利用图像级别监督,通过引入两种上下文感知的模型来实现目标在图像中的定位,加性模型和对比模型有助于定位目标的位置,在 Pascal VOC2007 和 2012 测试中表现出较好的效果。
Sep, 2016
该论文提出了一种弱监督课程学习流程,用于多标签对象识别、检测和语义分割的任务,其中包括四个阶段,包括训练图像的对象定位、筛选和融合对象实例、像素标注以及基于任务的网络训练,通过这种流程,实现了在 MS-COCO、PASCAL VOC 2007 和 PASCAL VOC 2012 数据集上进行多标签图像分类以及弱监督对象检测和语义分割的最新成果。
Feb, 2018
该论文研究了一种弱监督对象定位的框架,通过仅使用图像和图像级别的类标签训练神经网络,旨在训练出能够同时预测对象类别和位置的神经网络,并通过采用对抗抹除和伪标签来提高定位准确性。在 ILSVRC-2012、CUB-200-2011 和 PASCAL VOC 2012 三个公开数据集上的实验结果表明,该方法在所有评估指标上都优于先前的最先进方法。
Apr, 2024
本研究介绍了一种半监督框架,通过一个辅助模型和一个自我纠正模块,在只有一小部分完全有监督图像的基础上,使用具有目标边界框标签的图像和只有目标边界框标签的图像集(称为弱集),训练出高质量的语义分割模型,这种方法比传统大量完全有监督数据模型要求的标注工作量减少~7 倍。
Nov, 2018