Detecção de Objetos com Supervisão Fraca
A Detecção de Objetos com Supervisão Fraca (WSOD) treina detectores de objetos usando apenas rótulos em nível de imagem — indicando quais classes de objetos aparecem em uma imagem — sem exigir anotações de caixas delimitadoras (bounding boxes) custosas. Formulações de Aprendizado de Múltiplas Instâncias (MIL) permitem que o modelo descubra a localização provável de cada classe de objeto a partir de sinais de classificação isoladamente, reduzindo drasticamente o custo de anotação.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Object Detection (WSOD). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/weakly-supervised-object-detection
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- Classificação de ImagensAprendizado profundo↔ compare
- Segmentação de InstânciaAprendizado profundo↔ compare
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