C-WSL：计数引导的弱监督定位
计算机视觉与模式识别
2018-07-26 v2
摘要
我们提出计数引导的弱监督定位（C-WSL），该方法使用每类目标计数作为一种新的监督形式来改进弱监督定位（WSL）。C-WSL 使用一种简单的基于计数的区域选择算法来选取高质量区域，每个区域在训练时覆盖单个目标实例，并通过用所选区域训练来改进现有的 WSL 方法。为证明 C-WSL 的有效性，我们将其集成到两种 WSL 架构中，并在 VOC2007 和 VOC2012 上进行了大量实验。实验结果表明，C-WSL 大幅提升了 WSL 性能，且所提方法显著优于当前最优（SOTA）方法。在 VOC2007 上的标注实验结果表明，与仅标注图像中目标类别相比，获取每类目标计数所需的额外时间适中。此外，与中心点点击标注和边界框标注相比，我们将标注时间分别减少了 和 以上。
引用
@article{arxiv.1711.05282,
title = {C-WSL: Count-guided Weakly Supervised Localization},
author = {Mingfei Gao and Ang Li and Ruichi Yu and Vlad I. Morariu and Larry S. Davis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.05282},
year = {2018}
}
备注
ECCV2018