Machine learningDeep learning / NLP / CV

Rețea neuronală convoluțională slab supervizată

O rețea neuronală convoluțională (CNN) slab supervizată este o rețea neuronală convoluțională antrenată cu adnotări incomplete, grosiere sau zgomotoase, în loc de etichete complete la nivel de pixel sau de casetă de delimitare. Etichetele slabe tipice includ etichete de clasă la nivel de imagine, adnotări parțiale sau etichete zgomotoase colectate prin crowdsourcing. Modelul învață să clasifice și, adesea, să localizeze aproximativ obiectele, utilizând aceste semnale de supervizare mai ieftine și de calitate inferioară.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Surse

  1. 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
  2. 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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/deep-learning/weakly-supervised-convolutional-neural-network

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat de

ScholarGateWeakly supervised convolutional neural network (Weakly Supervised Convolutional Neural Network). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/deep-learning/weakly-supervised-convolutional-neural-network · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026