Slabo nadgledana detekcija objekata
Slabo nadgledana detekcija objekata (WSOD) obučava detektore objekata koristeći samo oznake na nivou slike — koje ukazuju koje klase objekata se pojavljuju na slici — bez potrebe za skupim anotacijama bounding box-ova. Formulacije višestrukog učenja instanci (MIL) omogućavaju modelu da otkrije verovatnu lokaciju svake klase objekta samo iz klasifikacionih signala, dramatično smanjujući troškove anotacije.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Object Detection (WSOD). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/deep-learning/weakly-supervised-object-detection
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.
- Класификација сликаDuboko učenje↔ compare
- Instancno segmentiranjeDuboko učenje↔ compare
- Detekcija objekataDuboko učenje↔ compare
- Polunadzirana detekcija objekataDuboko učenje↔ compare
- Vision TransformerDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →