Machine learningDeep learning / NLP / CV
זיהוי אובייקטים בפיקוח חלש
זיהוי אובייקטים בפיקוח חלש (WSOD) מאמן מזהי אובייקטים תוך שימוש בתוויות ברמת התמונה בלבד – המציינות אילו מחלקות אובייקטים מופיעות בתמונה – ללא צורך באנוטציות יקרות של תיבות תוחמות. ניסוחים של למידת מופעים מרובים (MIL) מאפשרים למודל לגלות את המיקום הסביר של כל מחלקת אובייקטים מתוך אותות סיווג בלבד, ובכך מפחיתים באופן דרמטי את עלות האנוטציה.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Object Detection (WSOD). ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/weakly-supervised-object-detection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- סיווג תמונהלמידה עמוקה↔ compare
- פילוח מופעיםלמידה עמוקה↔ compare
- זיהוי אובייקטיםלמידה עמוקה↔ compare
- זיהוי אובייקטים בסמי-פיקוחלמידה עמוקה↔ compare
- טרנספורמר ראייהלמידה עמוקה↔ compare