論文閱讀 Adversarial Complementary Learning forWeakly Supervised Object Localization

Abstract 文章提出了ACoL通過一種弱監督的方式自動定位整合的感興趣的區域,直接從最後的卷積層來選擇class-specific的feature map。其中整個網絡包含兩個分類器,其中一個分類器A用來定位discriminitive regions,而另一個分類器B用來定義A沒有定位出來的感興趣區域,從而形成一種互補。 任務定義 Weakly Supervised Object Loca
相關文章
相關標籤/搜索