Red Neuronal Convolucional Débilmente Supervisada
Una CNN débilmente supervisada es una red neuronal convolucional entrenada con anotaciones incompletas, gruesas o ruidosas en lugar de etiquetas completas a nivel de píxel o de cuadro delimitador. Las etiquetas débiles típicas incluyen etiquetas de clase a nivel de imagen, anotaciones parciales o etiquetas ruidosas de crowdsourcing. El modelo aprende a clasificar y, a menudo, a localizar objetos de forma aproximada utilizando estas señales de supervisión más baratas y de menor calidad.
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Fuentes
- Zhou, B., Khosla, A., Lapedriza, A., Oliva, A., & Torralba, A. (2016). Learning deep features for discriminative localization. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2921–2929. DOI: 10.1109/CVPR.2016.319 ↗
- Oquab, M., Bottou, L., Laptev, I., & Sivic, J. (2015). Is object localization for free? — Weakly-supervised learning with convolutional neural networks. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 685–694. DOI: 10.1109/CVPR.2015.7298668 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/weakly-supervised-convolutional-neural-network
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- Red de Convolución (CNN) Ajustada FinamenteAprendizaje profundo↔ compare
- Clasificación de imágenesAprendizaje profundo↔ compare
- Red Neuronal Convolucional AutosupervisadaAprendizaje profundo↔ compare
- Segmentación semánticaAprendizaje profundo↔ compare
- Red Neuronal Convolucional Semi-supervisadaAprendizaje profundo↔ compare
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