原文:[paper reading] C-MIL: Continuation Multiple Instance Learning for Weakly Supervised Object Detection CVPR2019

MIL陷入局部最优,检测到局部,无法完整的检测到物体。将instance划分为空间相关和类别相关的子集。在这些子集中定义一系列平滑的损失近似代替原损失函数,优化这些平滑损失。 C MIL learns instance subsets, where the instances are spatially related, i.e., overlapping with each other, and ...

2019-04-14 23:52 0 643 推荐指数:

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多示例学习 multiple instance learning (MIL)

多示例学习:包(bags) 和 示例 (instance). 包是由多个示例组成的,举个例子,在图像分类中,一张图片就是一个包,图片分割出的patches就是示例。在多示例学习中,包带有类别标签而示例不带类别标签,最终的目的是给出对新的包的类别预测。 多示例学习是弱监督学习中的一个 ...

Thu Nov 17 06:10:00 CST 2016 1 8068
Paper Reading: Relation Networks for Object Detection

Relation Networks for Object Detection笔记 写在前面:关于这篇论文的背景知识,请参考我前面的两篇随笔(《关于目标检测》和《关于注意力机制》) 摘要: 所有最先进的物体检测系统仍然依赖于单独识别物体实例, 在学习过程中并没有利用它们的关系 ...

Mon Oct 15 04:14:00 CST 2018 1 1310
 
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