論文解讀：Object Instance Mining for Weakly Supervised Object Detection（AAAI 2020）

導讀 本文針對弱監督目標檢測任務中，多實例學習方法容易忽略不那麼有判別性物體（圖像中同一類物體可能不止一個），以及傾向於檢測物體實例一小部分的問題，提出基於空間圖和外觀圖的端到端的物體實例挖掘框架 OIM，並設計了物體實例權重重定義損失 IR 幫助OIM檢測物體更大的部分。 論文標題：Object Instance Mining for Weakly Supervised Object Detec

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