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CVPR2019 | 弱監督圖像分類建模
時間 2020-12-27
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編者按:獲取大規模數據集的高置信標註是一個難點問題,而解決此問題的弱監督學習更貼近人類對世界的認知機制。已有的弱監督圖像分類研究,通常侷限於單標籤或者多標籤噪聲場景。 本文中,將爲大家介紹中科院計算所VIPL組的CVPR2019新作:作者提出了一種基於噪聲正則化的弱監督圖像分類方法,通過結合使用大量噪聲標註數據和少量乾淨標註數據(比如5%),提升圖像分類效果的同時,在多標籤和單標籤場景中取得了更好
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