[paper reading] C-MIL: Continuation Multiple Instance Learning for Weakly Supervised Object Detection CVPR2019

MIL陷入局部最优,检测到局部,无法完整的检测到物体。将instance划分为空间相关和类别相关的子集。在这些子集中定义一系列平滑的损失近似代替原损失函数,优化这些平滑损失。

C-MIL learns instance subsets, where the instances are spatially related, i.e., overlapping with each other, and class related, i.e., having similar object class scores.

C-MIL treats images as bags and image regions generated by an object proposal method [24,32] as instances

待解决的问题:

1) How to optimize the non-convex function

2) How to perform instance selection in the early training stages when the instance selector is not well trained.

to be continue ...

 更完整的论文笔记[csdn]

posted @   demianzhang  阅读(1148)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
阅读排行:
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· 地球OL攻略 —— 某应届生求职总结
· 提示词工程——AI应用必不可少的技术
· Open-Sora 2.0 重磅开源!
· 周边上新:园子的第一款马克杯温暖上架
点击右上角即可分享
微信分享提示