CVPRApr, 2017

在线实例分类器细化的多实例检测网络

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TL;DR利用多实例学习（MIL）问题形成的弱监督探测方案，使用在线实例分类器细化算法，基于深度学习结合 MIL 和实例分类器细化程序实现了端到端的训练，通过挖掘空间上的突出实例进行类别提升，最终在挑战 PASCAL VOC 数据集上取得明显优于目前最先进的 47% mAP 的结果。
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发现论文，激发创造
  • 用于对象识别的多实例学习卷积神经网络

    本文提出了一种名为多实例学习卷积神经网络（MILCNN）的弱监督卷积神经网络框架，用于解决深度网络训练数据不足的问题， 将 MILCNN 框架应用于目标识别， 并在三个基准数据集（CIFAR10、CIFAR100 和 ILSVRC2015）上报告了最新成果。

    Oct, 2016

  • 多实例课程学习用于弱监督目标检测

    该研究使用物体分割指导模型正确定位物体，使用 “多示例课程学习” 方法逐渐拓展训练集，获得了比现有方法更好的效果。

    Nov, 2017

  • PCL: 弱监督目标检测的提议聚类学习

    本文提出了一种新颖的深度网络用于弱监督目标检测，通过生成提案聚类来学习精细的实例分类器，能够有效防止网络过度关注物体部分而不是整体，实验表明该方法明显优于现有技术。

    Jul, 2018

  • C-MIL: 对于弱监督目标检测的连续多实例学习

    本文通过引入 “持续优化” 技术来改善多实例学习中的非凸性问题，并将其命名为持续多实例学习（C-MIL），以此提高弱监督目标检测和弱监督目标定位的准确性和效果。

    Apr, 2019

  • 全卷积多类多实例学习

    本文提出了一种利用多实例学习（MIL）方法进行多类语义分割的学习的新算法，只需要通过图像级标记进行训练，同时采用全卷积网络来优化细分标签的分配。实验结果表明，该方法在 PASCAL VOC 数据集的分割挑战任务中有良好的表现。

    Dec, 2014

  • 多层多实例弱监督目标定位

    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

  • 多示例检测网络中的细化知识精炼

    本文提出了一种名为 “知识蒸馏细化” 的改进方法和一种自适应的监督聚合函数，以显着提高弱监督目标检测和定位任务的 OICR 性能，并使其具有其他最先进方法的竞争力。

    Apr, 2020

  • 对于全幅图像分类，重新考虑多实例学习：你只需要一个良好的实例分类器

    本文提出了一种基于对比学习和原型学习的实例级 MIL 框架，旨在有效完成实例分类和包分类任务，并提出了通过原型学习生成精确伪标签的方法。在四个数据集上的广泛实验和可视化证明了我们方法的强大性能。

    Jul, 2023

  • 不准确边界框下鲁棒物体检测

    本文旨在提出一种基于对象感知多实例学习的方法来学习对不准确边界框具有鲁棒性的对象探测器。通过选取准确的实例并生成高质量实例来最小化误差和提高精度。实验结果表明，该方法在合成和真实嘈杂数据集上均有效。

    Jul, 2022

  • 基于弱监督学习的多证据过滤与融合方法用于多标签分类、目标检测和语义分割

    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