Weakly Supervised Object Detection
Weakly Supervised Object Detection (WSOD) trains object detectors using only image-level labels — indicating which object classes appear in an image — without requiring costly bounding-box annotations. Multiple Instance Learning (MIL) formulations allow the model to discover the likely location of each object class from classification signals alone, dramatically reducing annotation cost.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- Bilen, H., & Vedaldi, A. (2016). Weakly supervised deep detection networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 2846–2854. · DOI 10.1109/CVPR.2016.311
- Tang, P., Wang, X., Bai, X., & Liu, W. (2017). Multiple instance detection network with online instance classifier refinement. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 2843–2851. · DOI 10.1109/cvpr.2017.326
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.