研究内容：弱监督时域动作定位 结果：Thumos mAP . . ActivityNet . mAP . . 从结果可以看出弱监督这种瞎猜的方式可以PK掉早些时候的一些全监督方法 Code: GitHubP.S.我在机器上复现始终差一点点 Motivation: 发现之前的工作没有考虑到背景类别，会将背景帧误分为动作类别，造成大量FP。本文提出了背景抑制网络BaSNet，引入了额外的背景类，两支镜 ...
2019-12-17 02:50 6 1179 推荐指数：
Is object localization for free? –Weakly-supervised learning with convolutional neural networks. Maxime Oquab, Leon Bottou, Ivan Laptev, Josef ...
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 ...
for Weakly-Supervised Semantic Segmentation. NIPS, 2020 ...
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 ...
Attention-based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Localization 2019-12-24 21:21:44 Paper: http://openaccess.thecvf.com ...
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 ...
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Jie_Deep_Self-Taught_Learning_CVPR_2017_paper.pdf Deep Self-Taught Learning for Weakly ...
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 ...
