Slaba nadzirana detekcija objekata
Slaba nadzirana detekcija objekata (WSOD) trenira detektore objekata koristeći samo oznake na razini slike — koje ukazuju koje se klase objekata pojavljuju na slici — bez potrebe za skupim anotacijama graničnih okvira. Formulacije učenja s višestrukim instancama (MIL) omogućuju modelu da otkrije vjerojatnu lokaciju svake klase objekata samo iz klasifikacijskih signala, dramatično smanjujući troškove anotacije.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Object Detection (WSOD). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Klasifikacija slikaDuboko učenje↔ compare
- Instance SegmentationDuboko učenje↔ compare
- Detekcija objekataDuboko učenje↔ compare
- Polusamostalna detekcija objekataDuboko učenje↔ compare
- Vision TransformerDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →