Dec, 2023

多尺度视觉转换器在弱监督目标定位中的深度聚类引导精炼

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TL;DR该研究论文提出了一种利用弱监督目标定位来学习物体定位的方法，通过多尺度物体定位变换器（MOLT）和深度聚类引导精化方法提高了定位准确度，并在公开的 ILSVRC-2012 数据集上进行了实验证明了该方法的有效性。
weakly-supervised object localizationimage-level class labelsmultiscale object localization transformerdeep clustering-guided refinementilsvrc-2012 dataset
发现论文，激发创造
  • ViTOL: 弱监督目标定位的视觉 Transformer

    我们提出了一种名为 ViTOL 的方法来处理弱监督目标定位问题，在自我关注和渐变关注实现的基础上，引入了基于补丁的关注中断层 (p-ADL) 用于增加定位图的覆盖范围，并且使用基于类别的注意力图生成机制来解决类不可知的问题，并在 ImageNet-1K 和 CUB 数据集上取得了 70.47% 和 73.17% 的最新结果。

    Apr, 2022

  • 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

  • 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

  • 基于语义约束匹配的弱监督目标定位 Transformer

    本研究提出了一种基于转换器的新型语义约束匹配网络（SCMN），通过匹配从成对图像中提取的粗糙类激活图（CAMs），从而隐式引导和校准转换器网络以缓解发散激活问题，在 CUB-200-2011 和 ILSVRC 数据集上进行的大量实验结果显示，我们的方法可以达到最新的最优性能，并且在性能上超过之前方法很大幅度。

    Sep, 2023

  • 基于 Transformer 的弱监督目标定位及隐式空间校准

    该论文介绍了一种用于高精度弱监督下物体定位的外部模块 —— 空间校准模块（SCM），用于调整 Transformer 的长程建模，以帮助捕捉物体的空间一致性，提高训练期间的信息传输效率和生成的注意力图的边界精度，从而显着提高了性能表现。

    Jul, 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

  • 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

  • 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

  • 自迁移学习用于全弱监督目标定位

    本文主要研究深度学习在对象定位领域中的应用以及如何借助弱监督学习方法实现对象定位，特别关注了在医学图像分析中如何利用 self-transfer learning 方法来解决没有预先训练模型的情况。

    Feb, 2016

  • 一个简单的单尺度视觉 Transformer 用于物体定位和实例分割

    本文提出了一种简单的视觉 Transformer 设计，作为目标定位和实例分割任务的强大基线，绕过传统设计思路，通过 UViT 架构实现更好的计算成本和多尺度全局上下文聚合的平衡。

    Dec, 2021