[CVPR2017] Deep Self-Taught Learning for Weakly Supervised Object Localization 论文笔记
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Jie_Deep_Self-Taught_Learning_CVPR_2017_paper.pdf Deep Self-Taught Learning for Weakly Supervised Object Localization. Zequn Jie, Yunchao Wei, Xiaojie Jin, Jiashi Feng, Wei Liu 亮点 监督学习中用难例挖掘，弱监督中靠可靠样本的挖掘，本文筛选可靠样本的方法比较具有通用性 在线样本收集，通过relative improvement指标，不断提升弱监督驯练样本的质量 本文是少数未采用预计算好的proposal，而采取自适应proposal的文章，可以根据网络训练情况来改变proposal 主要思想 问题 ：大多数现有的弱监督定位（WSL）方法通过对图像级别的监督学习识别到的特征区块来进行探测器的学习。然而，这些特征不包含空间位置的相关信息，同时对探测器的学习来说，其所提供的样本数据质量都比较差。 解决方案 ：检测器学习获取可靠的样本对象特征并以此为基础重新训练自己。相应的，随着探测器本身检测能力的提高和提供的位置信息质量的提高，于是便能进一步的提高较好质量的数据。 文中提出了一个种子样本采集（Seed