Detección de Objetos Débilmente Supervisada
La Detección de Objetos Débilmente Supervisada (WSOD, por sus siglas en inglés) entrena detectores de objetos utilizando únicamente etiquetas a nivel de imagen —indicando qué clases de objetos aparecen en una imagen— sin requerir costosas anotaciones de cuadros delimitadores. Las formulaciones de Aprendizaje de Múltiples Instancias (MIL, por sus siglas en inglés) permiten al modelo descubrir la ubicación probable de cada clase de objeto a partir de señales de clasificación por sí solas, reduciendo drásticamente el costo de anotación.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Object Detection (WSOD). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/weakly-supervised-object-detection
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- Clasificación de imágenesAprendizaje profundo↔ compare
- Segmentación de instanciasAprendizaje profundo↔ compare
- Detección de objetosAprendizaje profundo↔ compare
- Detección de Objetos Semi-supervisadaAprendizaje profundo↔ compare
- Vision TransformerAprendizaje profundo↔ compare
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