weakly supervised localization | BriefGPT

关键词weakly supervised localization

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弱监督定位的图像间通信
本文提出了利用特征点之间的相似性来弥补像素级反馈不足的方法，引入随机特征一致性学习和多目标全局一致性学习作为约束，使得同一类别中物体特征一致并逐渐逼近类别中心，在 ILSVRC 和 CUB-200-2011 数据集上获得了 45.17% 的
PDF4 years ago
卷积网络中嵌入编码器解码器以实现可解释的 AI
本文介绍了一种新的可解释卷积神经网络（XCNN），能够表示视觉刺激的重要和驱动特征，并提供了无需本地化标签和额外后处理步骤的热图生成。在多个数据集上的实验证明了 XCNN 的成功，验证了其在类别特定特征表示和可解释热图生成方面的性能优于当前
PDF4 years ago
ECCV使用输入 - 梯度空间对齐进行属性鲁棒性训练
本研究提出了一种训练方法（ART），能够减小图像空间相关性对模型解释鲁棒性的影响，并在多个标准数据集上显著提高了解释鲁棒性，并且在弱监督目标定位任务上实现了新的最佳性能。
PDF5 years ago
InfoMask：掩蔽式变分潜在表示以定位胸部疾病
本文提出了一种学习到的空间屏蔽机制，以过滤出注意力矩阵中的无关背景信号，并通过最大化掩蔽变分表示和类标签之间的信息，以使鉴别性区域更准确的定位，最终成功通过使用 ChestX-ray8 数据集实现了肺炎本地化而不使用任何像素级或边界框注释。
PDF5 years ago
基于注意力引导的课程学习，用于胸部 X 光片弱监督分类和定位
利用放射学报告中的疾病严重程度信息，基于卷积神经网络的注意力引导课程学习（AGCL）框架进行胸部疾病的联合分类和弱监督定位，提高了分类 AUC 和定位召回率和精度。
PDF6 years ago
CVPR深度自学习用于弱监督目标定位
提出一种使用深度自我学习方法进行弱监督定位的实现，以获取可靠的正样本，并通过一个在线支持的样本收获方案去动态地选择最有信心的正样本以达到相互促进。
PDF7 years ago
ECCV通过激发反向传播实现自顶向下的神经注意力
本文提出了一种新的反向传播方案 Excitation Backprop 来通过概率化 Winner-Take-All 过程向下传递自上而下的信号以生成特定任务的 top-down attention maps，同时引入了对比注意力的概念，以
PDF8 years ago