CVPRJun, 2020

SLV: 弱监督物体检测的空间似然投票

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TL;DR本文提出了一种基于空间似然投票模块的 WSOD 方法，该模块可以收敛定位过程，同时进一步提高检测性能，得到了 PASCAL VOC 2007 和 2012 数据集上的优越成果。
multiple instance learningweakly supervised object detectionspatial likelihood votingmulti-task learningpascal voc
发现论文，激发创造
  • 弱监督物体定位中的本地化反思

    通过引入二分类检测器和加权熵损失函数，提出了一种改进的弱监督目标定位方法，解决了现有方法中单类回归和噪声边界框带来的限制和问题。在 CUB-200-2011 和 ImageNet-1K 数据集上的实验结果表明了我们方法的有效性。

    Aug, 2023

  • 弱监督物体定位的真实模型选择

    使用无需手动边框注释的模糊伪框，提出一种新的 WSOL 验证协议，该协议可用于模型选择，并通过实验证明其性能接近使用真实边框选择的模型，优于仅使用图像类别标签选择的模型。

    Apr, 2024

  • 弱监督目标定位的逐对相似度知识转移

    本研究旨在通过使用一个完全标注的源数据集，研究使用仅弱标注的图像标签来学习定位模型的问题，并提出了一种基于类内成对相似度函数的新方法来代替过去使用的仅学习物体性分数的弱知识转移方法。通过在 COCO 和 ILSVRC 2013 检测数据集上的实验，我们展示了该方法的有效性。

    Mar, 2020

  • 弱监督开放词汇物体检测

    提出了一种弱监督开放式词汇目标检测（WSOVOD）框架，扩展了传统的弱监督目标检测方法，实现了对新概念的检测和仅使用图像级别标注的多样数据集的利用。

    Dec, 2023

  • 弱监督目标定位与域自适应

    本文采用领域适应任务的视角，提出了一种 DA-WSOL 流程，旨在通过目标采样策略、多领域适应本地化损失函数和 Universum 正则化等方法来解决 WSOL 中存在的激活问题，进而提高弱监督对象定位的表现。实验表明，该流程在多个基准测试上优于现有技术，可通过 https://github.com/zh460045050/DA-WSOL_CVPR2022 下载到源代码。

    Mar, 2022

  • 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

  • 评估弱监督目标定位方法

    本文提出了一种新的评估协议，其中完全监督仅限于与测试集不重叠的少量保留集，进一步验证了在只有图像级标签的情况下 WSOL 任务是存在问题的，而实现了评估协议的五种最新 WSOL 方法并没有显著优于 CAM 基线，同时我们还发现现有 WSOL 方法并未达到在不同情况下采用完全监督的训练基线水平，提出了 WSOL 未来的一些方向。

    Jan, 2020

  • 重新思考弱监督目标定位的路线

    本文提出了一种新的弱监督目标定位方法，称为伪监督目标定位（PSOL）方法，将弱监督目标定位分为类不可知对象定位和对象分类两个部分，并使用 PSOL 方法生成噪声伪标注来进行类不可知对象定位，并在此基础上进行边界框回归，通过此方法生成的伪边界框，在未进行精调的情况下，在 ImageNet 数据集上实现了 58.00% 的定位精度和 CUB-200 数据集上的 74.97% 的定位精度，具有很好的可迁移性。

    Feb, 2020

  • SSVOD：带有稀疏标注的半监督视频物体检测

    通过利用视频的动态运动特性，我们引入了 SSVOD，一个端到端的半监督视频目标检测框架，以利用大规模未标记的帧和稀疏注释来选择性地组装鲁棒的伪标签，并通过结合硬伪标签和软伪标签的置信度阈值进行伪标签的确认偏见和不确定性噪声的平衡，从而在 ImageNet-VID，Epic-KITCHENS 和 YouTube-VIS 数据集上实现了显著的性能改进。

    Sep, 2023

  • 学习仅需最少监督的物体定位

    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