ScholarGate
Asisten
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Jaringan Saraf Konvolusional yang Diawasi Secara Lemah

CNN yang diawasi secara lemah adalah jaringan saraf konvolusional yang dilatih dengan anotasi yang tidak lengkap, kasar, atau berisik alih-alih label tingkat piksel penuh atau kotak pembatas. Label lemah yang umum termasuk tag kelas tingkat gambar, anotasi parsial, atau label berisik yang dikumpulkan dari banyak orang. Model belajar untuk mengklasifikasikan dan sering kali untuk melokalisasi objek secara kasar menggunakan sinyal pengawasan yang lebih murah dan berkualitas lebih rendah ini.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. 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
  2. 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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/id/deep-learning/weakly-supervised-convolutional-neural-network

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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateWeakly supervised convolutional neural network (Weakly Supervised Convolutional Neural Network). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/deep-learning/weakly-supervised-convolutional-neural-network · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026