Generative Adversarial Learning Towards Fast Weakly Supervised Detection(CVPR2018)閱讀筆記
弱監督目標檢測相對於通常的目標檢測任務來講，訓練樣本不須要實例級別的標註，只須要圖片級別的標註，即告訴圖片中有什麼而不需標註位置信息，這種標註圖片容易獲取，能節省標註時間及精力。現有的大部分方法在進行若監督目標檢測任務時，採用多實例學習方法和two-stage的跟蹤框架，檢測速度不如one-stage的檢測方法，如SSD，YOLO等。本文提出了一種新穎的生成式對抗學習方法，在訓練階段，使用一個o
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