image-level supervision | BriefGPT

关键词image-level supervision

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通过匹配局部和完整特征来改进定位的 Puzzle-CAM
提出了一种新的方法，Puzzle-CAM，用于在使用图像级监督的情况下，通过最小化从分离补丁和整个图像的特征之间的差异来发现对象中最集成的区域，以激活对象的整体区域。在 PASCAL VOC 2012 测试数据集上，Puzzle-CAM 的
PDF3 years ago
CANet：面向联合糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿评分的交叉疾病关注网络
本研究介绍了一种跨病关注网络 (CANet)，通过探索疾病之间的内部联系，只使用图像级监督方法联合评估 DR 和 DME。通过疾病特异性关注模块和疾病依赖关注模块集成在一个深度网络中，以产生疾病特异性和疾病相关特征，并联合最大化 DR 和
PDF5 years ago
ECCVTS2C: 基于周围分割上下文的紧密框挖掘弱监督目标检测
本研究提供了一种利用图像级别监督来发现紧密的物体边界框的简单方法，称为具有周围分割上下文的紧密盒子挖掘（TS2C），并成功实现了新的状态艺术，达到了 48.0％和 44.4％的 mAP 分数。
PDF6 years ago
ECCVContextLocNet: 上下文感知的弱监督本地化深度网络模型
该研究利用图像级别监督，通过引入两种上下文感知的模型来实现目标在图像中的定位，加性模型和对比模型有助于定位目标的位置，在 Pascal VOC2007 和 2012 测试中表现出较好的效果。
PDF8 years ago