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unsupervised object detection
搜索结果 - 4
具有理论保证的无监督目标检测
通过深度神经网络实现无监督目标检测是一个通常具有少量或没有有关学习表示的保证的难题。我们提出了第一个在理论上保证能够恢复真实目标位置的无监督目标检测方法，同时与编码器和解码器的感受野尺寸、目标尺寸和渲染过程中使用的高斯宽度相关的小偏移有关。
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23 days ago
CVPR
面向无监督的基于 LiDAR 点云的物体检测
我们研究在自动驾驶场景中从 3D 点云中进行无监督对象检测的问题，提出了一种简单而有效的方法，利用点聚类、时间一致性、CNN 的平移等性质以及自我监督来改进无监督检测算法，通过在非相近区域进行自动标记扩展到远距离，从而实现了零 - shot
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8 months ago
无监督物体检测和实例分割的切割学习
提出了一种名为 Cut-and-LEaRn（CutLER）的简单方法，以训练无监督的物体检测和分割模型，它首先使用所提出的 MaskCut 方法生成图像中多个对象的粗略蒙版，然后在这些蒙版上学习检测器，最后通过对模型的预测进行自我训练实现零
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a year ago
利用激光雷达线索进行无监督目标检测
通过利用 LiDAR 数据辅助进行无监督的二维对象检测，同时采用基于 3D 点云和 2D 图像特征的迭代分割标签网络对候选对象进行标签生成和训练，从而解决了之前存在的问题，得到了较为合理的检测结果。
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4 years ago
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