Rete Neurale Convoluzionale Debolmente Supervisionata
Una CNN debolmente supervisionata è una rete neurale convoluzionale addestrata con annotazioni incomplete, grossolane o rumorose, anziché etichette complete a livello di pixel o di bounding box. Le tipiche etichette deboli includono tag di classe a livello di immagine, annotazioni parziali o etichette rumorose provenienti da crowdsourcing. Il modello impara a classificare e spesso a localizzare approssimativamente gli oggetti utilizzando questi segnali di supervisione più economici e di qualità inferiore.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/weakly-supervised-convolutional-neural-network
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- Reti neurali convoluzionali semi-supervisionateApprendimento profondo↔ compare
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