ECCVAug, 2022

弱监督物体检测的对比学习目标发现

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TL;DR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。
weakly supervised object detectionimage-level annotationsself-supervised instance-level supervisionobject discoveryweakly supervised contrastive loss
发现论文，激发创造
  • 通过交互式对比学习上下文信息实现精准弱监督目标检测

    本文提出了一种交互式端到端弱监督物体检测框架 iGCL，通过引入两种针对 WSOD 特定的上下文信息和交互式图对比学习机制，实现更好的检测性能。在 PASCAL VOC 和 MS COCO 基准测试上，该框架表现优于其他最先进方法和基准模型。

    Apr, 2023

  • 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

  • 弱监督目标检测中的物体感知实例标注

    本文提出更有效的实例标记方法，利用上下文分类损失方法解决物体部分区域被错误标记的问题并通过空间限制标记负对象，应用于 PASCAL VOC 2007 和 2012 数据集进行训练，在弱监督物体检测领域取得了一定的突破。

    Aug, 2019

  • 弱监督对比学习用于无监督物体发现

    利用弱监督对比学习的语义引导自监督学习模型，在基于自我监督模型 DINO 的特征编码器上微调，采用主成分分析（PCA）来定位物体区域，实验证明了该解决方案的有效性。

    Jul, 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

  • 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

  • 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

  • 基于显著性引导的弱监督物体检测的端到端学习

    本文主要研究弱监督物体检测（WSOD）中缺乏位置监督的问题，并将显著性集成到深度网络中，对高置信对象提出类别特定的显著性，这些特定的位置信息、语义信息和显著信息来显式监督网络，并通过预测网络隐式地指导本地化过程，实现了端到端的训练，实验结果表明，我们的方法优于所有最先进的方法。

    Jun, 2017

  • 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

  • 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