कमजोर पर्यवेक्षित वस्तु पहचान
कमजोर पर्यवेक्षित वस्तु पहचान (WSOD) केवल छवि-स्तरीय लेबल का उपयोग करके वस्तु पहचानकर्ताओं को प्रशिक्षित करता है — यह इंगित करता है कि कौन सी वस्तु श्रेणियां एक छवि में दिखाई देती हैं — महंगी बाउंडिंग-बॉक्स एनोटेशन की आवश्यकता के बिना। मल्टीपल इंस्टेंस लर्निंग (MIL) फॉर्मूलेशन मॉडल को केवल वर्गीकरण संकेतों से प्रत्येक वस्तु श्रेणी के संभावित स्थान की खोज करने की अनुमति देते हैं, जिससे एनोटेशन लागत नाटकीय रूप से कम हो जाती है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Object Detection (WSOD). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-object-detection
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- छवि वर्गीकरणगहन अधिगम↔ compare
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