Weakly supervised convolutional neural network
A weakly supervised CNN is a convolutional neural network trained with incomplete, coarse, or noisy annotations instead of full pixel-level or bounding-box labels. Typical weak labels include image-level class tags, partial annotations, or crowd-sourced noisy labels. The model learns to classify and often to roughly localize objects using these cheaper, lower-quality supervision signals.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- 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
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.