新在ICCV上发的弱监督物体检测文章，偷偷高兴一下，贴出我的poster，最近有点忙，话不多说，欢迎交流 https: arxiv.org pdf . .pdf http: openaccess.thecvf.com content ICCV papers Li Weakly Supervised Object Detection With Segmentation Collaboration I ...
2019-12-12 16:23 1 337 推荐指数：
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 learn ...
for Weakly-Supervised Semantic Segmentation. NIPS, 2020 ...
Attention-based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Localization 2019-12-24 21:21:44 Paper: http://openaccess.thecvf.com ...
论文：https://arxiv.org/abs/1812.01866 代码：https://github.com/bingykang/Fewshot_Detection 1.研究背景 深度卷积神经网络最近在目标检测方面的成功很大程度上依赖于大量带有准确边界框标注的训练数据。当标记数据不足时 ...
论文简介： 以image-level作为标签的弱监督语义分割往往面临目标区域估计不完整的问题。为了缓解这个问题，本文提出了一种对跨图像间关系进行建模的方法。 该方法在同类别不同图像之间建立像素级的 ...
论文题目是STC，即Simple to Complex的一个框架，使用弱标签（image label）来解决密集估计（语义分割）问题。 2014年末以来，半监督的语义分割层出不穷，究其原因还是因为p ...
这篇文章的主要贡献点在于： 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型； 2.可以利用bounding box来进行训练，并且得到了较好的结果，这样可以代替用pixel-leve ...
本篇论文收录于ICCV2021，主要介绍了通过弱监督学习来检测视频异常，地址如下： Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10030 Code: https://github.com/tianyu0207/RTFM 以下是本人对这篇论文 ...
