Weakly Supervised Object Recognition with Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2023-05-23 14:05:05 发布
原创 最新推荐文章于 2023-05-23 14:05:05 发布 · 2.1k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#CNN #localization #weakly supervised le

该博客探讨了弱监督学习在计算机视觉领域的应用，特别是针对对象检测的问题。与传统的全监督学习方法相比，弱监督学习只需图像级别的注释，减少了对人工标注的依赖。通过结合卷积神经网络（CNN），作者提出的方法不仅能够识别图像中的对象，还能在复杂背景下定位它们。在Pascal VOC 2012数据集上的实验结果显示，这种方法在某些情况下优于全监督学习方法。
最低0.47元/天 解锁文章
Weakly supervised object recognition with convolutional neural networks 论文解读
zhoujunr1的博客
08-11 652
1. Model Overview1.1 什么是weakly supervised learninghttps://stackoverflow.com/questions/18944805/what-is-weakly-supervised-learning-bootstrappingIn short: In weakly supervised learning, you use a limited
Object Instance Mining for Weakly Supervised Object Detection
Moeyinss
03-01 625
论文题目：Object Instance Mining for Weakly Supervised Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.01087.pdf 论文代码：https://github.com/bigvideoresearch/OIM 现有的多目标检测学习很容易陷入局部最优，因为这个学习机制倾向于对每一个类别学习一张图片中最明...
目标检测系列论文阅读--activity Driven weakly Supervised Object Detection
yychentracy的博客
05-15 1389
目标检测系列论文阅读activity Driven weakly Supervised Object Detection摘要introduction## relatedApproach如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FL...
PCL: Proposal Cluster Learning for Weakly Supervised Object Detection
weixin_36670529的博客
02-20 1394
mport sys reload(sys) sys.setdefaultencoding(‘utf-8’) 以上是python2的写法，但是在python3中这个需要已经不存在了，这么做也不会什么实际意义。 在Python2.x中由于str和byte之间没有明显区别，经常要依赖于defaultencoding来做转换。 在python3中有了明确的str和byte类型区别，从一种类型转换成另一种类...
论文笔记（八）：Object Instance Mining forWeakly Supervised Object Detection
lzr_ps的博客
02-11 1696
文章目录论文笔记（八）：Object Instance Mining forWeakly Supervised Object DetectionProblem Finding训练集中的样本没有被充分挖掘陷入局部最优问题Contribution整体框架Object Instance Mining(OIM)实例权重重新调整损失Experiment 论文笔记（八）：Object Instance Min...
SLV: Spatial Likelihood Voting for Weakly Supervised Object Detection
weixin_36670529的博客
02-22 1170
1、Sampler 首先需要知道的是所有的采样器都继承自Sampler这个类，如下： 可以看到主要有三种方法：分别是： __init__: 这个很好理解，就是初始化 __iter__: 这个是用来产生迭代索引值的，也就是指定每个step需要读取哪些数据 __len__: 这个是用来返回每次迭代器的长度 class Sampler(object): r"""Base class ...
【深度学习】【CVPR 2016】Weakly Supervised Deep Detection Networks
Hana
02-11 838
【CVPR 2016】WSDDN 先学习一下SPP(spatial pyramid pooling)，如下图所示，在R-CNN中，进入卷积层之前必须对图片进行crop或者warp以保证大小相同(因为有全连接层)，但是这样不仅会影响识别精度，而且检测的速度也很慢，因为原始图片经过crop或者warp后得到的图片会重复使用卷积网络计算feature maps，但是SPP只计算一次原始图像的featur...
【论文笔记——自监督学习综述】Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neural Networks: A Survey
Lethe's Blog
10-11 7498
【论文笔记——自监督学习综述】Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neural Networks: A Survey Abstract Large-scale labeled data are generally required to train deep neural networks in order to obtain better performance in visual feature learning from images
Semi-Supervised Semantic Image Segmentation with Self-correcting Networks：基于自校正网络的半监督语义图像分割
阿波
03-26 3445
本文记录下阅读 CVPR2020论文 其中的《基于自校正网络的半监督语义图像分割》，更新于2020.3.6 —— 阿波 目录AbstractIntroductionRelated WorkProposed Approach3.1.辅助分割模型3.2. 无自我纠正3.3. 线性自校正3.4 卷积自校正Experiments4.1. 帕斯卡VOC数据集4.2.城市景观数据集5.Conclusion...
论文笔记《IS object localization for free? Weakly-supervised learning with convolutional neural network》
Apple__fly的博客
12-16 2867
Weakly-supervised learning with convolutional neural networks
Object Instance Mining for Weakly Supervised Object Detection 论文笔记
qq_30146937的博客
03-13 683
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...
Deep Learning for Weakly-Supervised Object Detection and Object Localization: A Survey
weixin_36670529的博客
02-27 2198
1、摘要 弱监督目标检测(WSOD)和定位(WSOL)，即使用图像级标签检测图像中包含边界框的多个或单个实例，是CV领域中长期存在且具有挑战性的任务。随着深度神经网络在目标检测中的成功，wssod和WSOL都受到了前所未有的关注。在深度学习时代，已有数百种WSOD和WSOL方法和大量技术被提出。为此，本文将WSOL视为WSOD的一个子任务，并对近年来WSOD的成就进行了全面的综述。具体来说，我们首先描述了世界sod的制定和设置，包括产生的背景、面临的挑战、基本框架。同时，总结和分析了提高检测性能...
论文阅读《Object Instance Mining for Weakly Supervised Object Detection》
juicetech的博客
03-24 1116
1 主要思想 弱监督目标检测（WSOD）仅仅使用的是图像级别的标注从而实现解决目标检测问题，在过去几年中得到了一些研究者的关注，而当前存在的一些解决方法都存在自己的局限性，例如使用最广泛的MIL（多实例学习）算法非常容易陷入到局部最优值，因为MIL的学习策略是学习到的每个类别中最具有判别性的目标（使用分类分数最高的目标进行训练），则这些方法会缺少足够多的样本，因此模型的检测性能会大大下降...
论文解读：Object Instance Mining for Weakly Supervised Object Detection（AAAI 2020）
CatOneTwo的专栏
05-16 978
导读 本文针对弱监督目标检测任务中，多实例学习方法容易忽略不那么有判别性物体（图像中同一类物体可能不止一个），以及倾向于检测物体实例一小部分的问题，提出基于空间图和外观图的端到端的物体实例挖掘框架 OIM，并设计了物体实例权重重定义损失 IR 帮助OIM检测物体更大的部分。 论文标题：Object Instance Mining for Weakly Supervised Object Detection（AAAI 2020） 论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.01087 .
[CVPR2017] Weakly Supervised Cascaded Convolutional Networks论文笔记
A13120295的博客
03-26 464
https://www.csee.umbc.edu/~hpirsiav/papers/cascade_cvpr17.pdf Weakly Supervised Cascaded Convolutional Networks, Ali Diba, Vivek Sharma, Ali Pazandeh, Hamed Pirsiavash and Luc Van Gool 亮点...
Collaborative Learning for Weakly Supervised Object Detection 算法笔记
AI之路
07-21 6352
论文：Collaborative Learning forWeakly Supervised Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.03531 弱监督目标检测（weakly supervised object detection）是指不需要框标注，仅通过图像级标签就能做目标检测。这方面的研究出发点主要是框标注的成本太高，而图像级标签相...
Utilizing the Instability in Weakly Supervised Object Detection (CVPR2019) 解读
嘿芝麻的树洞
07-02 761
本文主要贡献： 通过分析检测器多示例学习（MIL）的不稳定性，提出了 An end-to-end framework An online fusion strategy 0 检测器多示例学习（MIL）的不稳定性 0.1 不同初始化参数的方法会很大程度上影响proposal的置信度如下图前三列，代表不同初始化参数的MIL-based Detector，可以看出不同分类器所给出的proposal不...
【计算机视觉 | 目标检测】术语理解4：OVD 训练的范式、半监督目标检测（SSOD）、弱监督目标检测（WSOD）、 余弦相似度
wzk4869的博客
05-23 2434
【计算机视觉 | 目标检测】术语理解4：OVD 训练的范式、半监督目标检测（SSOD）、弱监督目标检测（WSOD）、 余弦相似度
Weakly Supervised Deep Detection Networks 阅读笔记
shannanyinxiang的博客
09-12 8321
Weakly Supervised Deep Detection Networks 阅读笔记 Overall architecture   1. Existing network(such as AlexNet pre-trained on ImageNet） 2. SPP --> region level descriptor 3. (1) class score --> recogn
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值