弱监督目标检测论文讲解

这篇论文提到目前大部分解决弱监督目标检测的方法大都是使用2个分离的过程:基于MIL的网络对proposals分类后进行NMS的结果作为ground truth,再以这些ground truth来训练一个全监督目

关于若监督目标检测的，大致理了一个方法脉络： 其中WSDDN成为近期的主流方法 （一）部分将输出矩阵分解为按类别C和按区域R的两个矩阵，训练时进行端到

实际上,这些极度依赖人工标注的数据集的创建是非常昂贵且耗时的。为了解决神经网络在部分目标检测任务中应用的局限,目前许多的研宄人员开始研宄以弱监督数据

随着卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的不断发展，目标检测作为计算机视觉中最基本的技术，已取得了令人瞩目的进展。介绍了强监督目标检

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

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半监督目标检测方法的核心在于，如何充分利用大量未标注、多样性的数据提升模型在测试集上的性能，目前的半监督目标检测方法主要有两个方向：. 一致性学

论文| papers_ECCV/papers/123640290.pdf 这篇论文从最大限度利用数据集的标注出发,提出一种既能利用目标检测包围框标注,又能利用弱监督标

他与大家分享的主题是:“弱监督有向目标检测的研究(ICLR2023)”, 届时 将 首先阐述研究该项弱监督目标检测任务的动机,然后介绍 “ 水平 框 - 掩码 - 旋转框 ”和“ 水平框 - 旋转框 ” 两种