Classificação de Imagens Fracamente Supervisionada
A classificação de imagens fracamente supervisionada treina redes baseadas em convolução ou transformadores usando apenas supervisão grosseira, incompleta ou ruidosa — como rótulos de categoria em nível de imagem, hashtags ou tags extraídas da web — sem exigir caixas delimitadoras precisas ou anotações de pixel. Isso reduz drasticamente o custo de rotulagem, permitindo ainda o reconhecimento visual de alta precisão em escala.
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Fontes
- 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 ↗
- Mahajan, D., Girshick, R., Ramanathan, V., He, K., Paluri, M., Li, Y., Bharambe, A., & van der Maaten, L. (2018). Exploring the Limits of Weakly Supervised Pretraining. Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 181–196. DOI: 10.1007/978-3-030-01216-8_12 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Image Classification (WSL-IC). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/weakly-supervised-image-classification
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