Machine learningDeep learning / NLP / CV
약지도 객체 탐지
약지도 객체 탐지(Weakly Supervised Object Detection, WSOD)는 이미지 수준의 레이블만을 사용하여 객체 탐지기를 훈련시키며, 비용이 많이 드는 경계 상자 주석을 요구하지 않습니다. 이미지 수준 레이블은 이미지에 어떤 객체 클래스가 나타나는지만을 나타냅니다. 다중 인스턴스 학습(Multiple Instance Learning, MIL)은 모델이 분류 신호만으로 각 객체 클래스의 가능한 위치를 발견하도록 하여 주석 비용을 극적으로 줄입니다.
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출처
- 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/ko/deep-learning/weakly-supervised-object-detection
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