ECCVOct, 2018

艺术品弱监督物体检测

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TL;DR本研究提出了一种弱监督检测绘画作品中物体的方法，仅需要图像级别的注释，结合多实例学习方法的效率，可以快速学习新的绘画类别，避免了手动标记的繁琐任务。通过在多个数据库上展示实验证明，放弃实例级别注释仅会造成轻微性能损失。我们还介绍了一个新的数据库 IconArt，其中涉及的类别，如耶稣儿童或圣塞巴斯蒂安等是无法从照片中学习的。据我们所知，这是关于自动化（在本例中为弱监督）检测绘画作品中的图标元素的第一批实验，我们认为这种方法对于帮助艺术史学家探索大型数字数据库非常有益。
发现论文，激发创造
  • 基于深度特征的多实例学习用于极端领域变化下的弱监督目标检测

    研究使用多实例方法和预先训练的深度特征进行弱监督物体检测，不需要微调或跨域学习，在非摄影数据集上表现优秀，包括绘画、水彩画、剪贴画和漫画等。

    Aug, 2020

  • 弱监督目标检测的物体实例挖掘

    本文提出一种基于 end-to-end 的物体实例挖掘框架，通过引入空间和外观图上的信息传递，尝试检测每张图像中可能存在的所有物体实例，以解决针对仅有图像级注释的弱监督物体检测（WSOD）的性能问题，并在 VOC 2007 和 2012 两个公共数据库上进行试验，结果验证了所提出方法的有效性。

    Feb, 2020

  • 基于 Lidar 点云的弱监督三维物体检测

    本文提出一种基于弱监督学习的 3D 物体检测方法，只需要少量弱标记场景和少量精确标记的物体实例来训练，而且使用该方法训练的模型可以作为 3D 物体注释器使用，并显示出提高性能的潜力。

    Jul, 2020

  • 对象、属性及其关联的弱监督学习

    该论文介绍了一种基于弱标记图像的对象属性关联的建模方法，并提出了一个新的弱监督非参数贝叶斯模型，能够描述图像，包括对象、属性、关联及其位置和分割。实验表明，该方法在图像描述和基于对象属性关联的检索任务上表现好于强监督模型。

    Mar, 2015

  • 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

  • 弱监督的物体边界

    本文提出了一项弱监督技术用于生成边界检测的标注，仅使用边界框的标注数据即可在目标边界检测任务中达到高性能。该方法在边界检测任务上表现优于当前最先进的完全监督方法。

    Nov, 2015

  • 通过微注释提高弱监督目标定位的准确性

    本文提出了一种通过特定注释和深度网络中间表示的聚类与标签分配来改善弱监督下物体定位失败的方法，并在 ILSVC2014 和 PASCAL VOC2012 数据集上得到了显著改进的结果。

    May, 2016

  • 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

  • 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

  • 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