Deep Self-Taught Learning for Weakly Supervised Object Localization

种子样本采集 1. Image-to-Object Transfer 训练一个多标签分类CNN模型作为识别种子样本的第一步，采用Hypothesis-CNN-Pooling (HCP)方法将图像中属于同一类物体的候选区域提取出来。在综合预测阶段对每一类采用cross-proposal max-pooling，筛选出一些与目标类最相关的候选区域。这样，图像级别的分类错误只能通过the most co...

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Deep Self-Taught Learning for Weakly Supervised Object Localization

Acquisition Image-to-Object Transfer：Hypothesis-CNN-Pooling (HCP) [26]（见下方第一张图）提出了一个 CNN 网络 HCP 不需要真值训练数据（只有单标签训练数据）的情况下可以完成对多标签图像分类问题。首先提取图像中的候选区域，然后对每个候选区域进行分类，最后使用 cross-hypothesis max-pooling 将图像中所有的

Deep Self-Taught Learning for Weakly Supervised Object Localization

问题。种子正样本的获取候选区域的提取使用HCP方法，将图像中属于同一类别的物体的候选区域提取出来。 HCP：A Flexible Framework for Multi-Label Image... max-pooling将图像中的区域分类结果进行融合，得到整个图像的多类别标签。 HCP的框架示意图：种子样本的生成对于若干候选区域，我们需要从中选择出一个最好的候选区域。这里我们使用了图论知识，将其表示为DSD

《Deep Self-Taught Learning for Weakly Supervised Object Localization》

学习难很多。本文的算法流程图如图所示： 3.Deep Self-Taught Learning for WSL 3.1第一部分是Seed Sample Acquisition 初始样本的采集工作； 1. Image-to-Object Transfer 候选区域提取使用的是Hypothesis-CNN-Pooling (HCP) [26]方法，讲图像中属于同一类物体的候选区域提取出来。 2.

多标签多物体识别

）+LSTM. 用于多标签图片分类，即识别一张图片中的多个物体与类别。CNN采用的VGGNET。 Mask R-CNN：RPN+CNN。Mask R-CNN是两步，第一步是RPN。第二步，CNN提取特征，并行预测分类和box offset，同时对每个ROI输出一个二进制蒙版（mask）。 CNN+RNN（LSTM）。比如进行多文字识别的CRNN，基于CNN+RNN+CTC。 CNN

Faster R-CNN

Faster R-CNN Faster R-CNN 下图为Faster R-CNN的整体结构图，为了解决测试时大部分时间耗费在候选区域提取的问题，将网络之前的search selective，换成RPN，并置于最后一个卷积层之后，如下图所示。下图为Faster R-CNN的详细网络模型：总结：输入图片，经过13个conv，13个relu，4个pooling层，输出feature maps

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