Aug, 2020

弱监督定位的图像间通信

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TL;DR本文提出了利用特征点之间的相似性来弥补像素级反馈不足的方法，引入随机特征一致性学习和多目标全局一致性学习作为约束，使得同一类别中物体特征一致并逐渐逼近类别中心，在 ILSVRC 和 CUB-200-2011 数据集上获得了 45.17% 的最小化定位误差率，并超越了当前最先进的方法。
weakly supervised localizationpixel-level similaritiesobject featuresstochastic feature consistencyglobal consistency
发现论文，激发创造
  • 基于像素到分割对比学习的通用弱监督分割

    本研究基于半监督度量学习方法，提出了四种对应关系来捕捉低 - level 图像相似性、语义标注、共现和特征亲和力。这些节点可以从任何部分注释的训练图像中以数据驱动的方式进行学习，因此，该模型不仅适用于弱监督分割中标记的像素，还适用于未标记的像素。

    May, 2021

  • 使用深度特征图进行弱监督定位

    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

  • 弱监督目标定位的改进技术

    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

  • 弱监督目标定位中分类和定位之间的填补

    本研究提出了一个新的方法，通过特征方向的对齐来解决分类和定位之间的不匹配问题，实现了基于弱监督的目标定位的最先进性能。

    Apr, 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

  • 基于像素原型对比的弱监督语义分割

    本文提出了一种基于像素级原型对比度的弱监督语义分割方法，通过两种直观的先验知识，对图像的不同视角和单个视角内进行执行，旨在实施跨视图特征语义一致性规则，并促进特征空间的内部（间）类一致性（离散度），从而提高了两个强基线模型的精度，并在 PASCAL VOC 2012 上实现了新的最先进水平。

    Oct, 2021

  • 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

  • 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

  • 深度自学习用于弱监督目标定位

    提出一种使用深度自我学习方法进行弱监督定位的实现，以获取可靠的正样本，并通过一个在线支持的样本收获方案去动态地选择最有信心的正样本以达到相互促进。

    Apr, 2017

  • 弱监督自洽学习的通用图像篡改检测

    通过弱监督学习方式，本文提出了一种基于自一致性学习的弱监督图像篡改检测方法，该方法通过学习多源一致性和跨补丁一致性来改进图像篡改检测的泛化能力和篡改区域的定位效果，实现了与全监督方法相媲美的性能表现。

    Sep, 2023