Weakly 第2页

【Hide-and-Seek】《Hide-and-Seek: A Data Augmentation Technique for Weakly-Supervised Localization xxx》

1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2Weakly-supervisedobjectlocalization5.3Weakly-supervisedsemanticimagesegmentation5.4

bryant_meng·2023-01-12 07:14

CurriculumNet: Weakly Supervised Learning from Large-Scale Web Images

CurriculumNet:WeaklySupervisedLearningfromLarge-ScaleWebImages,ECCV,2018要点1、在大规模弱监督网络网络图像上训练深度神经网络，图像为关键词索引的、没有任何人工注释的互联网图像，通过利用课程学习来制定学习策略以有效处理大量噪声标签和数据不均衡问题2、设计新的学习课程：通过在特征空间使用数据的分布密度来测量数据的复杂性，并以无监督

nightluo·2023-01-12 07:14

Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images

论文：链接：https://pan.baidu.com/s/1eUQt4h6lvRYGVfe9QoEQAw提取码：pgte代码：https://github.com/MSKCC-Computational-Pathology/MIL-nature-medicine-2019数据：https://github.com/ThoroughImages/CAMELMIL_train文件参数说明"slide

mjiansun·2023-01-07 14:58

Clinical grade computional pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images

Abstract需要大量手工标注数据集一直阻碍病理学方面的决策支持系统的发展以及在临床上部署。为了解决这一问题，本文提出了基于多实例学习的深度学习系统，其仅仅使用已报告的诊断作为训练的标签，得意边广泛且费时间的逐像素手工标注。本文在来自15187位病人的44732张全切片图像构成的数据集上评估了该框架的性能，并且这些数据没有经过任何整理(curation)。前列腺癌、基底细胞癌和乳腺癌转移到腋窝淋

ML_NI_CSU·2023-01-07 14:57

论文阅读CLAM：Data-efficient and weakly supervised computational pathology on whole-slide images

全视野数字切片（幻灯片/WSIs）图像的数据高效和弱监督的计算病理学一．WSIs图像介绍主要应用于病理学细胞图像领域，即组织载玻片到数字格式的转换。每张内存大，可以放大倍数检索。主要存在的特点：内存占比高分辨率高标注难度大小结论文主要概要计算病理学的深度学习方法需要人工标注10亿像素全幻灯片图像(WSIs)或带有幻灯片级标签的大型WSIs数据集，而且通常存在较差的域适应性和可解释性。在这里，我们提

小菜鸟哦I·2023-01-07 14:26

Weakly Supervised Semantic Segmentation with Boundary Exploration

WeaklySupervisedSemanticSegmentationwithBoundaryExploration摘要1Introduction2RelatedWork3TheProposedApproach3.1BoundaryExplorationforLocalizationMaps3.2Attention-PoolingCAMtoObtainLocalizationMaps摘要用ima

塔克拉玛干沙漠的卖水小孩·2023-01-03 11:05

【论文阅读】Weakly Supervised Learning of Instance Segmentation with Inter-pixel Relations

一篇经典的弱监督分割论文，发表在CVPR2019上面论文标题：WeaklySupervisedLearningofInstanceSegmentationwithInter-pixelRelations作者信息：代码地址：https://github.com/jiwoon-ahn/irnAbstract作者提出了一种实例弱监督分割的模型：训练分类模型获得seeds，然后expansion获得更清晰

阿委困的不能行·2023-01-03 11:27

Railroad is not a Train: Saliency as Pseudo-pixel Supervision for Weakly Supervised Semantic Segment

RailroadisnotaTrain:SaliencyasPseudo-pixelSupervisionforWeaklySupervisedSemanticSegmentation摘要1.Introduction2.RelatedWork3.ProposedMethod3.1.Motivation3.2.ExplicitPseudo-pixelSupervision3.3.JointTrain

塔克拉玛干沙漠的卖水小孩·2023-01-01 09:31

Weakly supervised single image dehazing 个人学习笔记

一、摘要单图像去雾处理是许多实际视觉系统的关键图像预处理步骤。大多数现有的去雾方法利用各种人工设计的先验或对合成的雾天图像信息（如无雾图像、传输图和大气光）进行监督训练来解决这一问题。然而，对人工设计的先验的假设很容易被违反，而且收集现实的透射图和大气光是不实际的。本文提出了一种新的基于多层次多尺度块的弱监督网络。该网络减少了对训练数据的约束，在不使用任何真实的透射图和大气光作为监督的情况下，自动

追梦Hocking·2022-12-30 01:13

论文笔记：《Weakly Supervised Image Classification through Noise Regularization》

一、研究背景弱监督学习在计算机视觉领域中是一个至关重要的任务。因为在视觉应用场景中，难以获取大量的cleanlabel（需要经过人验证），但是我们可以通过一些预训练好的model去获得大量的noisylabel（不精确或有错误）。所以如何利用大量noisylabel数据去提高model的准确度和鲁棒性就显得十分重要。当前在图像分类领域的弱监督学习方法大都会对noisylabel的类型有一定的假设，

xin3475·2022-12-30 01:13

论文笔记Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on WSI

论文题目：Clinical-gradecomputationalpathologyusingweaklysuperviseddeeplearningonwholeslideimages这是关于多实例学习MIL（MultipleInstanceLearning）用于数字病理切片WSI（WholeSlideImages）分类的工作。这是目前该方面最好的工作（应该没有之一吧），发表于nature子刊na

懂麻子·2022-12-30 01:12

Adversarial Complementary Learning for Weakly Supervised Object Localization模型解析(基于对抗互补学习的弱监督目标定位)

GitHub-junkwhinger/adversarial_complementary_learning1.背景:学习仅使用图像级监督来定位感兴趣的对象的深度模型非常困难早先处理方式:根据预先训练的卷积分类网络生成类的定位图,通过用一个全局平均池化层和一个全连接层来替换分类网络的最后几层(AlexNet和VGG-16),从而聚合最后一个卷积层的特征用来生成CAM.存在的问题:在图像分类时过度依赖

YZY-2.3·2022-12-30 01:12

【论文笔记】Weakly Supervised Discriminative Feature Learning with State Information for Person ...

笔记目录（部分笔者省略）摘要1.简介2.相关工作带有状态信息的学习弱监督学习无监督深度学习3.带有状态信息的弱监督判别学习3.1弱监督决策边界修正(WDBR)3.2弱监督特征漂移正则化4.实验4.1数据库4.2模型评估和分析4.3与state-of-art的比较4.4可视化解决相同身份视觉特征差异解决身份间的视觉特征纠缠4.5多种类型的状态信息5.总结与讨论WeaklySupervisedDisc

Yo3ngLau·2022-12-30 01:42

论文笔记 Weakly Supervised Deep Detection Networks - CVPR 2016

WeaklySupervisedDeepDetectionNetworksHakanBilen,AndreaVedaldiCVPR,2016(PDF)(Citations581)Abstract优点提出了一种弱监督深度检测架构，该架构使用图像级图片，同时执行区域选择和分类。在PASCALVOC数据上隐式学习优于其他弱监督检测系统的目标检测器。该模型是一个端到端架构，在图像级分类任务方面的表现优于标

CiLin-Yan·2022-12-30 01:42

论文笔记 A brief introduction to weakly supervised learning - 2017

2017Abriefintroductiontoweaklysupervisedlearning南大周志华Nationalsciencereview(IF17.3),2017(Citations815)ABSTRACTThisarticlereviewssomeresearchprogressofweaklysupervisedlearning,focusingonthreetypicaltype

CiLin-Yan·2022-12-30 01:42

论文笔记二：Weakly Supervised Learning of Instance Segmentation with Inter-pixel Relations

论文题目：基于像素间关系的弱监督语义分割（WeaklySupervisedLearningofInstanceSegmentationwithInter-pixelRelations）论文来源：2019[CVPR]http://arxiv.org/pdf/1904.05044目录一、简介二、网络模型1、整体框架2、基础网络3、IRNet三、训练数据的获取四、损失函数的设计五、网络输出与后续处理1、

snail82·2022-12-30 01:40

【论文阅读笔记】A brief introduction to weakly supervised learning

部分参考：https://blog.csdn.net/tszupup/article/details/106611822提出弱监督学习的概念。主要有这三类不完全监督(incompletesupervision)——只有一部分训练数据有标签人工标注标签代价大，通常只有一部分训练数据有标签。解决不完全监督学习问题的两种主要技术分别是主动学习和半监督学习。主动学习利用机器学习的方法，将那些判断为“难”判

Squirrel_XXL·2022-12-30 01:08

论文阅读笔记：Blind Video Quality Assessment With Weakly Supervised Learning and Resampling Strategy

论文PDF：BlindVideoQualityAssessmentWithWeaklySupervisedLearningandResamplingStrategy摘要在本文中，提出了一个通用的无参考VQA框架，该框架基于带卷积神经网络（CNN）和重采样策略的弱监督学习。首先，通过弱监督学习来训练八层CNN，以构造视频块的3D离散余弦变换的变形与通过全参考（FR）VQA度量判断的相应弱标记之间的关

qq_25283239·2022-12-30 00:38

《A brief introduction to weakly supervised learning》的阅读笔记

笔记内容ABSTRACT不完全监督不精确监督不准确监督文章下载地址ABSTRACT三种典型的弱监督：不完全监督incompletesupervision：只有少部分训练数据集有标签不精确的监督inexactsupervision：训练数据只有粗粒度标签不准确的监督inaccuratesupervision：给定的标签并不总是真实的不完全监督（一）主动学习——withhumaninterventio

qwq_xcyyy·2022-12-30 00:38

【论文笔记】Weakly Supervised Learning Based on Coupled Convolutional Neural Networks for Aircraft Detecti

WeaklySupervisedLearningBasedonCoupledConvolutionalNeuralNetworksforAircraftDetection基于耦合卷积神经网络的弱监督学习用于飞机检测FanZhang,BoDu,SeniorMember,IEEE,LiangpeiZhang,SeniorMember,IEEE,andMiaozhongXuIEEETRANSACTION

jiusake·2022-12-30 00:36

弱监督学习 weakly supervised learning 笔记

周志华ABriefIntroductiontoWeaklySupervisedLearning2018引言在机器学习领域，学习任务可以划分为监督学习、非监督学习。通常，两者都需要从包含大量训练样本的训练数据集中学习预测模型。监督学习的训练数据包括，数据对象向量、任务标签；非监督学习训练数据包括，数据对象向量，但无标签。分类问题和回归问题是监督学习的代表，聚类学习是非监督学习的代表。尽管当前监督学习

糖小豆子·2022-12-30 00:30

弱监督目标检测算法论文阅读（五）Combinational Class Activation Maps for Weakly Supervised Object Localization

Abstract弱监督的对象定位最近吸引了关注，因为它旨在通过使用图像级标签来识别类标签和对象位置。先前的大多数方法都使用与最高激活源相对应的激活图。仅利用一个最高概率类别的激活图通常会偏向有限的区域，有时甚至会突出显示背景区域。为了解决这些局限性，我们建议使用激活图，称为组合类激活图（CCAM），这是从最高到最低概率类的激活图的线性组合。通过使用CCAM进行定位，我们抑制了背景区域，以帮助更准确

橘子味的苹果·2022-12-28 20:12

【论文阅读】【CVPR2022】Class Re-Activation Maps for Weakly-Supervised Semantic Segmentation

文章目录Abstract一、Introduction1.Findings2.Motivation3.Solution二、ClassRe-ActivationMaps(ReCAM)三、ExperimentAbstract提取类激活图(CAM)是为弱监督语义分割(WSSS)生成pseudomask的最标准步骤。然而，本文发现，不令人满意的伪掩模的关键是在CAM中广泛使用的二值交叉熵损失(BCE)。具体

JOJO-XU·2022-12-28 20:41

语义分割联合边缘检测的多任务学习思路总结

简述2020二维图像语义分割的热点方向是域自适应语义分割(DomainAdaptiveSemanticSegmentation)，半监督/弱监督语义分割(Semi-Supervised/Weakly-SupervisedSemanticSegmentation

小天要奔跑·2022-12-26 04:48

论文笔记-Weakly Supervised Contrastive Learning for Chest X-Ray Report eneration

论文笔记-WeaklySupervisedContrastiveLearningforChestX-RayReporteneration创新点：在GeneratingRadiologyReportsviaMemory-drivenTransformer的基础上增加了对比损失问题：由于正常的发现在数据集中占主导地位，因此难以为临床诊断生成信息量大的句子。为了应对这一挑战并鼓励更临床准确的文本输出，提

xxxx_HeXi·2022-12-23 14:51

机翻《C-CAM: Causal CAM for Weakly Supervised Semantic Segmentation onMedical Image 》

前言《C-CAM:CausalCAMforWeaklySupervisedSemanticSegmentationonMedicalImage》CVPR2022，有源码。《C-CAM:用于医学图像弱监督语义分割的因果CAM》作者ZhangChen，田智强等6人，主页：CVPR2022OpenAccessRepositorygithub：https://github.com/Tian-lab/C-C

Yewii·2022-12-20 15:09

时序动作定位 | I3D(Inflated 3D ConvNet) 与 UNT(UntrimmedNets) 特征模型

UNT(UntrimmedNets)论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Wang_UntrimmedNets_for_Weakly_CVPR

六个核桃Lu·2022-12-19 08:41

论文笔记：Learning Deep Features for Discriminative Localization

一、这篇论文解决什么问题原始问题：Weakly-supervisedobjectlocalization，研究发现，图像分类任务上训练的CNN，可以直接用于物体定位两个子问题：CNN具有这种能力的原因是什么如何改进

foreverbeginnerz·2022-12-18 12:30

文献翻译：《弱监督学习实现3D人脸重建：从单张图片到图片集》（Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning）

哪咔吗·2022-12-15 19:09

微软三维人脸重建论文总结——《Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning》

原作：https://arxiv.org/abs/1903.08527研究机构：微软研究院写在前面想象一下，通过二维的人脸图片，生成高度还原的三维人脸模型。真是异想天开，可是人工智能要做的不就是实现那些异想天开的事情吗？再想象一下，这种功能能够运用的场景：首先由于我从事的是游戏行业，因此很直接的就是能够生成玩家自定义的三维游戏角色。可以是玩家自己，也可以是玩家喜欢的人，只需要你上传一张高清大头照，

哪咔吗·2022-12-15 19:09

【论文阅读】【弱监督-3D目标检测】Weakly Supervised 3D Object Detection from Point Clouds

算是第一个吃螃蟹的人MIT和微软合作的论文，模型简称为VS3D论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.13970.pdfCode地址：https://github.com/Zengyi-Qin/Weakly-Supervised

辉之所向·2022-12-09 15:14

论文笔记 PCL: Proposal Cluster Learning for Weakly Supervised Object Detection - TPAMI 2018

2018PCLProposalClusterLearningforWeaklySupervisedObjectDetection唐芃,王兴刚TPAMI,2018PDF|codeAbstract作者在OICR的基础上，提出了使用区域聚类proposalclusters的方法学习细化分类器(refinedinstanceclassifiers,refinedclassifiers)。从个人看完会议论文

CiLin-Yan·2022-12-09 02:38

Weakly Superised video anomaly detection弱监督视频异常检测

关于弱监督的一些论文记录。（以便自己学习总结）目录Consistency-basedSelf-supervisedLearningforTemporalAnomalyLocalizationWEAKLYSUPERVISEDVIDEOANOMALYDETECTIONVIACENTER-GUIDEDDISCRIMINATIVELEARNING编辑PROPOSEDMETHODEXPERIMENTSASe

不喝可乐不快乐·2022-12-07 09:58

弱监督视频异常检测|Self-Training Multi-Sequence Learning with Transformer for Weakly Supervised Video Anomaly

Self-TrainingMulti-SequenceLearningwithTransformerforWeaklySupervisedVideoAnomalyDetectionLi,S.,FangLiuandLichengJiao.“Self-TrainingMulti-SequenceLearningwithTransformerforWeaklySupervisedVideoAnomaly

不喝可乐不快乐·2022-12-07 09:28

Learning Pixel-level segmantic affinity with image-level supervision for weakly supervised segmentat

Abstract.缺少分割的label是阻碍语义分割发展的一个主要因素，为了缓解这个问题，我们提出了一个新的框架结构通过classlabel去产生segmentationlabel.在这个弱监督里，被训练的models会去分割localdiscriminativeparts而不会分割整个区域。作者的解决办法是将localresponses传播到附近的相同语义的区域。我们提出了一个DeepNeura

weixin_41950276·2022-12-05 12:12

RSE2022/云检测：A hybrid generative adversarial network for weakly-supervised cloud detection 多光谱图像弱监督云检

RSE2022/云检测：Ahybridgenerativeadversarialnetworkforweakly-supervisedclouddetectioninmultispectralimages一种用于多光谱图像弱监督云检测的混合生成对抗网络0.摘要1.概述2.GAN-CDM模型2.1.Physicalmodelofclouddistortion云畸变的物理模型2.2.GAN-CDM结构

HheeFish·2022-12-05 02:05

Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images

2019年naturemedicine代码：https://github.com/MSKCC-Computational-Pathology/MIL-nature-medicine-2019动机：由于病理图像所使用的WSI（WholeSlideImages）图像分辨率较大，所以在处理WSI图像时，通常会将一张WSI图像分为若干小切片进行训练。与其他领域相比，计算病理学必须面对与病理学数据性质相关的

breezehasai·2022-12-03 10:31

[CVPR2019](D3DFR)Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning From Single Image

标题：Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning:FromSingleImagetoImageSet链接：https://arxiv.org/pdf/1903.08527亮点：主要是提出了通过同一人多张图来生成更精细的人脸3D模型的方案，主要框架是基于3DMM的。Lambertiansurface-朗伯面：即入射光会向所有方向

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-02 10:21

ASM-Loc Action-aware Segment Modeling for Weakly-Supervised Temporal Action Localization

主要贡献1.提出一个动态片段采样模块，主要针对弥补短的动作片段语义信息不够的情况2.利用片段内和片段间的注意力机制来动态捕捉片段的时序依赖性质3.提出伪实例级别标签来提升动作边界的预测。提出了一个多层级的提取策略来训练整个模型网络指出现有的弱监督TAL方法的缺点：1.定位完整性：由于缺乏视频级别的标签（定位）模型往往生成不完整的或者过于长的动作片段proposal2.对于长度较短的动作片段，经常会

weixin_44699417·2022-11-30 03:18

[CVPR2022] Back to Reality: Weakly-Supervised 3D Object Detection With Shape-Guided Label Enhancemen

BacktoReality:Weakly-Supervised3DObjectDetectionWithShape-GuidedLabelEnhancement要点：1、弱监督的三维物体检测方法——使用位置级标注训练

nightluo·2022-11-27 18:39

论文(二)：Kernel Self-Attention for Weakly-supervised Image Classification using Deep Multiple Instance

基于深度多实例学习的弱监督图像分类的核自注意KernelSelf-AttentionforWeakly-supervisedImageClassificationusingDeepMultipleInstanceLearning1、Abstract并非所有的监督学习问题都是用一对固定大小的输入张量和一个标签来描述的。在某些情况下，特别是在医学图像分析中，一个标签对应于一个实例包(例如图像补丁)，为

小王不叫小王叭·2022-11-27 15:11

[读论文]弱监督学习的精确 3D 人脸重建：从单个图像到图像集-Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning:From

论文地址：Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning:FromSingleImagetoImageSet1.摘要最近，基于深度学习的3D人脸重构方法在质量和效率方面都显示出很好的效果。然而，训练深度卷积神经网络通常需要大量数据，而具有真实三维脸部形状的脸部图像却很少。在本文中，作者提出了一种新颖的深度3D人脸重建方法。具有以下

Redflashing·2022-11-27 04:36

CVPR 2020 论文总结：Weakly Supervised Semantic Point Cloud Segmentation: Towards 10×Fewer Labels

WeaklySupervisedSemanticPointCloudSegmentation:Towards10×FewerLabels（本文是看完了这篇论文做的总结，有不对的地方欢迎指出）摘要针对点云的分析最近受到了很多关注，而分割又是其中最重要的任务之一。目前针对此任务的方法是设计深度网络和做大量的数据标记。本文作者认为做标记是一直有效的方式。但是标记数据太过费时，所以本文提出了弱监督，只需要

zihao_c·2022-11-26 13:11

TAPAS: Weakly Supervised Table Parsing via Pre-training 原论文解读

TAPAS:WeaklySupervisedTableParsingviaPre-training原论文理解解读这里只进行原论文解读，若有不正确的地方希望指正，不明白的地方我也会写上，如果后续有时间继续进行TAPAS的改进方法和论文阅读。总体流程对于bert模型先进行大规模tableqa数据的pre-training，然后进行三个数据集（WIKITQ、SQA、WIKISQL）的微调。下面就分两部分

xuecaisun·2022-11-24 20:23

【论文阅读】TAPAS: Weakly Supervised Table Parsing via Pre-training

目录TAPAS:WeaklySupervisedTableParsingviaPre-training前言AbstractIntroductionTAPASModelPre-trainingFine-tuningExperiments总结TAPAS:WeaklySupervisedTableParsingviaPre-training前言地址：https://arxiv.org/pdf/2004.

Gx--·2022-11-24 20:44

TransCrowd: Weakly-Supervised Crowd Counting with Transformer解读

论文：https://arxiv.org/abs/2104.09116代码：GitHub-dk-liang/TransCrowd:TransCrowd:Weakly-SupervisedCrowdCountingwithTransformer

行走的人参·2022-11-22 09:54

【论文阅读】Weakly Supervised Semantic Segmentation using Out-of-Distribution Data

一篇弱监督分割领域的论文，发表在CVPR2022上：论文标题：WeaklySupervisedSemanticSegmentationusingOut-of-DistributionData作者信息：代码地址：https://github.com/naver-ai/w-oodAbstract作者认为在WSSS任务中，会出现前景任务和背景任务的一些虚假的相关性，比如车轨和火车。作者利用分类器可能做出

阿委困的不能行·2022-11-21 15:32

【弱监督学习】End-to-end weakly supervised semantic segmentation with reliable region mining

0.前言这是一篇2022年发表在PatternRecognition期刊上的一篇有关弱监督语义分割的文章。由于只使用图像级标签来训练语义分割模型扔充满挑战，并且现有弱监督方法都是两阶段的方法，缺少一个端对端的方法。所以本文提出了一个新的端对端弱监督语义分割方法。1.介绍只是用图像级标签来训练语义分割模型非常充满挑战性，这是因为没有像素级的标签可以供模型学习，模型不能直接学习到像素级到像素级的映射关

几维wk·2022-11-02 16:25

【弱监督学习】Learning deep semantic segmentation network under multiple weakly-supervised constraints ...

0.前言文章全名《Learningdeepsemanticsegmentationnetworkundermultipleweakly-supervisedconstraintsforcross-domainremotesensingimagesemanticsegmentation》这是一篇2021年发表在ISPRS上的一篇关于遥感图像分割的文章，通过设计一个新的弱监督目标函数和一个动态优化策略

几维wk·2022-11-02 16:55

【弱监督学习】Weakly supervised segmentation of SAR imagery using superpixel and hierarchically adversarial

0.前言这是一篇2019年发表在Remotesensing期刊上的有关SAR图像语义分割的弱监督工作。这篇文章的动机是要解决现有的大多数方法通常忽略图像的外观和空间连续性、需要大量的训练数据、算法不能够实现实时性的问题。提出了一种结合条件GAN（CGAN）和CRF的一种弱监督语义分割方法。1.介绍SAR语义分割十分重要，现有主流的传统分割方法有：超像素分割方法、分水岭分割方法和水平集分割方法。CR

几维wk·2022-11-02 16:55

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