CVPRJul, 2022

弱监督检测变压器技术推动新型目标检测的扩展

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TL;DR本文提出一种弱监督检测变换器 (Weakly Supervised Detection Transformer) 方法，通过利用大规模预训练数据集的知识，实现对百余种新颖物体的检测，并优化多实例学习框架，从而在大规模新颖物体检测数据集上优于现有模型，在 WSOD 预训练中类别数量比图像数量的重要性更大。
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发现论文，激发创造
  • 利用弱监督物体检测中的不稳定性

    提出了一种以多个检测分支为基础的弱监督物体检测方法，通过不同的初始化方式来利用不稳定性从而提高性能，在 PASCAL VOC 基准测试中达到了最新的最优性能表现。

    Jun, 2019

  • W2N: 从弱监督到嘈杂监督的物体检测转换

    提出一种新的 WSOD 框架，通过采用 W2N 范式将弱监督转换为噪声监督，提供了一个两模块迭代训练算法来改善用于监督半监督检测框架的伪标签，并获得更好的物体检测器。

    Jul, 2022

  • 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

  • Cap2Det: 学习放大弱标注的图像对象检测

    使用文本描述来训练文本分类器，并从中获取足够的信息进行目标实例的弱监督检测，从而实现对于大量自由上传图像信息数据的有效物体定位。

    Jul, 2019

  • 弱监督物体检测的对比学习目标发现

    本文提出了一种名为 object discovery 的多实例标注方法以及一种名为 weakly supervised contrastive loss（WSCL）的新对比损失函数用于针对 WSOD 任务，取得了在 MS-COCO2014/2017 和 PASCAL VOC2012 数据集上的最新最好结果，以及在 PASCAL VOC2007 上的竞争结果。

    Aug, 2022

  • 遥感图像中的弱半监督目标检测

    利用弱监督的深度学习模型和少量边界框标记图像，可以在遥感图像中检测物体，从而减少对边界框标记的依赖，提高模型性能。

    Nov, 2023

  • 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

  • WSOD^2：学习自下而上和自上而下的目标重要性提取技术用于弱监督目标检测

    本文介绍一种新型的弱监督目标检测框架 WSOD^2，该框架通过联合考虑低层测量，CNN 置信度和自适应线性组合来确定多个回归目标，并通过区域提议学习来逼近回归目标，最终取得了最先进的结果。

    Sep, 2019

  • 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

  • WSSOD: 弱监督和半监督目标检测的新流水线

    本文提出了一种弱 / 半监督目标检测框架 (WSSOD)，通过在联合数据集上训练代理检测器，进而在弱标注图像上预测伪包围框，提出了弱监督损失 (WSL)、标签注意力和随机伪标签采样策略来放宽当前半监督流程的假设，并为检测管道的有效性带来额外的改进。这个框架在 PASCAL-VOC 和 MSCOCO 基准测试中展示了显著的性能，只有三分之一的注释数据就能达到与完全监督相同的高性能。

    May, 2021