Réseau neuronal convolutif faiblement supervisé
Un CNN faiblement supervisé est un réseau neuronal convolutif entraîné avec des annotations incomplètes, grossières ou bruitées au lieu d'étiquettes complètes au niveau du pixel ou de la boîte englobante. Les étiquettes faibles typiques incluent des tags de classe au niveau de l'image, des annotations partielles ou des étiquettes bruitées provenant de la foule. Le modèle apprend à classifier et souvent à localiser grossièrement les objets en utilisant ces signaux de supervision moins chers et de moindre qualité.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/weakly-supervised-convolutional-neural-network
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