Rilevamento di oggetti supervisionato debolmente
Il rilevamento di oggetti supervisionato debolmente (WSOD) addestra rilevatori di oggetti utilizzando solo etichette a livello di immagine — indicando quali classi di oggetti appaiono in un'immagine — senza richiedere costose annotazioni di bounding box. Le formulazioni di apprendimento multi-istanza (MIL) consentono al modello di scoprire la probabile posizione di ciascuna classe di oggetti dai soli segnali di classificazione, riducendo drasticamente il costo di annotazione.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Object Detection (WSOD). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/weakly-supervised-object-detection
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- Classificazione di immaginiApprendimento profondo↔ compare
- Segmentazione di istanzaApprendimento profondo↔ compare
- Rilevamento di oggettiApprendimento profondo↔ compare
- Rilevamento di oggetti semi-supervisionatoApprendimento profondo↔ compare
- Vision TransformerApprendimento profondo↔ compare
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