Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization笔记

技术标签: 计算机视觉  机器学习

CVPR2020 本文提出伪监督目标定位方法(PSOL)解决弱监督目标定位问题。将定位与分类分为两个独立的网络,在训练集上使用DDT生成伪ground truth,通过回归与真实GT box对比, 整体效果达到SOTA。在不同数据集上,PSOL方法不需要fine-tuning也具有很好的定位能力,迁移能力。 由于训练集数据大量标注困难,成本高。很多开始研究如何使用弱监督方法来学习 目标定位。弱监督...

化繁为简,弱监督目标定位领域的新SOTA - 伪监督目标定位方法(PSOL) | CVPR 2020

论文提出监督目标定位方法(PSOL)解决目前监督目标定位方法问题,该方法将定位分类分开成两个独立网络,然后训练使用Deep descriptor transformation...不可知目标定位目标分类两个独立部分,提出PSOL算法 尽管生成bbox偏差,论文仍然认为应该直接优化他们而不需要类标签,最终达到SOTA 不同数据PSOL算法不需要

弱监督目标检测算法论文阅读(二)Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization

方法。 主要贡献以下几点: 1、监督对象定位应该分为两个独立子任务:类无关对象定位和对象分类。 我们提出PSOL解决以前WSOL方法缺点和问题。 2、尽管生成边界框误差,但我们...个人阅读文章一点理解,其他不同理解同学问欢迎评论交流。 这是南京大学一篇CVPR2020文章,论文提出了一监督目标定位方法生成grountruth 进行训练。文章分析了现有的目标

论文阅读笔记 | (IJCAI 2018 Oral) Collaborative Learning for Weakly Supervised Object Detection

论文来自于上海交通大学,点击下载 Abstract 训练准确率检测模型需要大量精细标注图片数据,其成本很高。本文提出了一种监督协同学习框架,仅使用粗略标签图片训练目标检测模型,测试结果... loss)约束强监督监督学习网络具有相似预测结果,通过监督监督学习网络间部分特征共享保证两个网络感知水平一致性,从而实现强监督监督学习网络协同增强学习

IJCAI Oral:弱监督实现精确目标检测,上交大提出协同学习框架

标签。因此,研究如何监督条件下,即仅提供粗略图片类别标注训练目标检测模型,具有重要意义。已学者探索了基于多示例学习构建监督条件下目标检测模型学习方法,但是模型精确度仍然难以令人满意.../1802.03531 本论文提出了一种监督协同学习(WSCL)框架,将监督学习网络和强监督学习网络连接成为一整体网络通过一致性损失约束强监督监督学习网络具有相似预测结果,通过监督监督学习网络间部分


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前言 大多数弱监督目标检测(WSOD)采用的框架是将多实例学习(MIL)和CNN结合起来,这种框架通常会将特定于某个类别的具有最高置信度的proposal挖掘出来,以训练基于CNN的分类器,但并不会考虑图像中的目标实例的数量。如果图像中有多个目标实例属于同一类别,那么具有较低置信度的目标实例可能会被认为是背景。而被选择的目标实例的尺度和外观变化都是有限的,因此仅用这些目标实例是无法训练出一个具有强...

[CVPR2015] Is object localization for free? – Weakly-supervised learning with convolutional neural n...

Is object localization for free? –Weakly-supervised learning with convolutional neural networks. Maxime Oquab, Leon Bottou, Ivan Laptev, Josef Sivic http://www.di.ens.fr/~josef/publications/Oqua...

弱监督目标检测算法论文阅读(五)Combinational Class Activation Maps for Weakly Supervised Object Localization

Abstract 弱监督的对象定位最近吸引了关注,因为它旨在通过使用图像级标签来识别类标签和对象位置。先前的大多数方法都使用与最高**源相对应的**图。仅利用一个最高概率类别的**图通常会偏向有限的区域,有时甚至会突出显示背景区域。为了解决这些局限性,我们建议使用**图,称为组合类**图(CCAM),这是从最高到最低概率类的**图的线性组合。通过使用CCAM进行定位,我们抑制了背景区域,以帮助更准...

论文阅读笔记 | (IJCAI 2018 Oral) Collaborative Learning for Weakly Supervised Object Detection

论文来自于上海交通大学,点击下载 Abstract 训练一个高准确率的检测模型需要大量精细标注的图片数据,其成本很高。本文提出了一种弱监督协同学习框架,仅使用粗略标签的图片训练目标检测模型,测试结果显示其定位精确率和检测准确率均显著优于目前最先进的方法。 本论文提出了一种弱监督协同学习(WSCL)的框架,将弱监督学习网络和强监督学习网络连接成为一个整体网络,通过一致性损失(consistency ...

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