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

MIL陷入局部最優,檢測到局部,無法完整的檢測到物體。將instance划分為空間相關和類別相關的子集。在這些子集中定義一系列平滑的損失近似代替原損失函數,優化這些平滑損失。 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 推薦指數:

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多示例學習 multiple instance learning (MIL)

多示例學習:包(bags) 和 示例 (instance). 包是由多個示例組成的,舉個例子,在圖像分類中,一張圖片就是一個包,圖片分割出的patches就是示例。在多示例學習中,包帶有類別標簽而示例不帶類別標簽,最終的目的是給出對新的包的類別預測。 多示例學習是弱監督學習中的一個 ...

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

Relation Networks for Object Detection筆記 寫在前面:關於這篇論文的背景知識,請參考我前面的兩篇隨筆(《關於目標檢測》和《關於注意力機制》) 摘要: 所有最先進的物體檢測系統仍然依賴於單獨識別物體實例, 在學習過程中並沒有利用它們的關系 ...

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