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.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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
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.