研究內容：弱監督時域動作定位 結果：Thumos mAP . . ActivityNet . mAP . . 從結果可以看出弱監督這種瞎猜的方式可以PK掉早些時候的一些全監督方法 Code: GitHubP.S.我在機器上復現始終差一點點 Motivation: 發現之前的工作沒有考慮到背景類別，會將背景幀誤分為動作類別，造成大量FP。本文提出了背景抑制網絡BaSNet，引入了額外的背景類，兩支鏡 ...
2019-12-17 02:50 6 1179 推薦指數：
Is object localization for free? –Weakly-supervised learning with convolutional neural networks. Maxime Oquab, Leon Bottou, Ivan Laptev, Josef ...
本篇論文收錄於ICCV2021，主要介紹了通過弱監督學習來檢測視頻異常，地址如下： Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10030 Code: https://github.com/tianyu0207/RTFM 以下是本人對這篇論文 ...
for Weakly-Supervised Semantic Segmentation. NIPS, 2020 ...
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 learn ...
Attention-based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Localization 2019-12-24 21:21:44 Paper: http://openaccess.thecvf.com ...
論文題目是STC，即Simple to Complex的一個框架，使用弱標簽（image label）來解決密集估計（語義分割）問題。 2014年末以來，半監督的語義分割層出不窮，究其原因還是因為p ...
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Jie_Deep_Self-Taught_Learning_CVPR_2017_paper.pdf Deep Self-Taught Learning for Weakly ...
這篇文章的主要貢獻點在於： 1.實驗證明僅僅利用圖像整體的弱標簽很難訓練出很好的分割模型； 2.可以利用bounding box來進行訓練，並且得到了較好的結果，這樣可以代替用pixel-leve ...
