Weakly supervised convolutional neural network
A weakly supervised CNN is a convolutional neural network trained with incomplete, coarse, or noisy annotations instead of full pixel-level or bounding-box labels. Typical weak labels include image-level class tags, partial annotations, or crowd-sourced noisy labels. The model learns to classify and often to roughly localize objects using these cheaper, lower-quality supervision signals.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.