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Weakly Supervised Instance Segmentation using Class Peak Response论文复现以及遇到的问题

github链接摘要：使用图像级别标签的弱监督实例分割，而不是昂贵的像素级掩码，仍然未被探索。在本文中，我们通过利用类峰值响应来启用分类网络（例如掩码提取）来解决这一具有挑战性的问题。仅使用图像标签监控，完全卷积方式的CNN分类器可以生成类响应图，其指定每个图像位置处的分类置信度。我们观察到类响应图中的局部最大值（即峰值）通常对应于驻留在每个实例内的强视觉提示。受此启发，我们首先设计一个过程，以激

凌空的桨·2020-06-22 16:49

Weakly Supervised Object Localization（WSOL）模型概述

WSOL弱监督目标定位是一种仅使用图像级标签，而不包含位置注释的目标定位方法。常规WSOL的局限在于仅能定位目标区分性最大的区域，而不是整个目标。CAMClassActivationMapping机制这是一个基于分类训练的CNN网络，最左边是输入，中间是很多卷积层，在最后一层卷积层之后接的是全局平均池化层（GAP），最后接一层softmax，得到输出。我们刚刚说过，GAP就是把特征图转换成特征向量

bluekhoja·2020-04-04 20:51

Constrained Convolutional Neural Networks for Weakly Supervised Segmentation

提出了CCNN（ConstrainedCNN）：一种具有崭新的代价方程来优化卷积网络。有任意线性约束（arbitrarylinearconstraints）于像素标签的结构化输出空间（structuredoutputspaceofpixellabels）。卷积网络非凸性让直接优化约束很困难，本文亮点就是对groundtruth标签做了一个分布模型，让深度网络的输出与这个潜伏模型越接近越好。最终的目

SIAAAAAA·2020-03-18 07:50

[PaperNotes]Weakly Supervised Object Boundaries

https://arxiv.org/pdf/1511.07803.pdf,CVPR16的文章，马普所出品：image.png发现的问题Learningbased边缘检测方法需要大量像素级标注的训练数据。比如BSDS500数据集，一共才500张图。太少了。边缘检测，逐像素标注，这么多数据标起来又累又慢。提出的方法用bbox作为weaklysupervisedlabel，然后去学习:isitpossi

baiyu33·2020-02-01 17:39

论文解读:《Collaborative Learning for Weakly Supervised Object Detection》

今晚又轮到我做报告了，在此记录一下发言稿。作者：月牙眼的楼下小黑联系：zhanglf_tmac(Wechat)声明：欢迎转载本文中的图片或文字，请说明出处大家晚上好啊，我是研一的张立峰。感谢小嫚和小强在前面的出色铺垫,他们介绍了基于region-proposal（/prə'pəʊz(ə)l/）的4种经典强监督目标检测网络(R-CNN,SPP-Net,Fast-RCNN,Faster-RCNN)。小

月牙眼的楼下小黑·2020-01-06 09:34

论文笔记（五） C-MIL: Continuation Multiple Instance Learning for Weakly Supervised Object Detection

文章目录论文笔记（五）C-MIL:ContinuationMultipleInstanceLearningforWeaklySupervisedObjectDetectionintroduction问题定义局部极小问题平滑和延续方法ContributionC-MIL方法子集划分策略实验结果论文笔记（五）C-MIL:ContinuationMultipleInstanceLearningforWea

lzrrrrr·2019-12-27 17:40

论文报告笔记（四） Towards Precise End-to-end Weakly Supervised Object Detection Network

文章目录论文报告笔记（四）TowardsPreciseEnd-to-endWeaklySupervisedObjectDetectionNetwork弱监督学习WSDDNOICRTowardsPreciseEnd-to-endWeaklySupervisedObjectDetectionNetworkIntroductionContribution引导注意力模块GAMMIL分支回归分支Lossfu

lzrrrrr·2019-12-20 21:20

用于多模态图像配准的弱监督卷积神经网络

《Weakly-SupervisedConvolutionalNeuralNetworksforMultimodalImageRegistration》摘要：在多模态图像配准的监督学习中，最基本的挑战之一是体素级空间对应的基值的缺乏

shchojj·2019-12-18 17:48

Background Suppression Network for Weakly-supervised Temporal Action Localization [Paper Reading]

研究内容：弱监督时域动作定位结果：Thumos14mAP0.5=27.0ActivityNet1.3mAP0.5=34.5从结果可以看出弱监督这种瞎猜的方式可以PK掉早些时候的一些全监督方法Code:GitHubP.S.我在机器上复现始终差一点点Motivation:发现之前的工作没有考虑到背景类别，会将背景帧误分为动作类别，造成大量FP。本文提出了背景抑制网络BaSNet，引入了额外的背景类，两

demianzhang·2019-12-17 02:00

[ICCV 2019] Weakly Supervised Object Detection With Segmentation Collaboration

话不多说，欢迎交流～https://arxiv.org/pdf/1904.00551.pdfhttp://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Li_Weakly_Supervised_Object_Detection_With_Segmentation_C

TinaSmile·2019-12-12 16:00

Weakly supervised profile extraction from twitter

从twitter中提取用户信息的论文第一遍阅读1.1论文类型这篇论文的应用性很强1.2论文领域 1.weaklysupervisedlearning利用groundtruthinformation作为监督学习的标签。这种做法能够避免对大量标注数据的需求。 2.relationextraction从文本中提取三元关系。例如employ(persona,personb)等等。1.3假设正确性讨

王难难难·2019-12-07 11:30

iOS NSMapTable

TheNSMapTableclassisamutablecollectionmodeledafterNSDictionary,withthefollowingdifferences:Themajoroptionistohavekeysand/orvaluesheld“weakly

Goko·2019-11-04 19:05

Deep Residual Learning for Weakly-Supervised Relation Extraction翻译

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.08866.pdf摘要深度残差学习（ResNet）是一种新的方法，该方法使用恒等映射进行快捷连接来训练非常深的神经网络。ResNet赢得了ImageNetILSVRC2015分类任务，并在许多计算机视觉任务中取得了最先进的性能。但是，残差学习对具有噪音的自然语言处理任务的影响仍未得到很好的理解。在本文中，我们设计了一种带有残差学习的新

nopSled·2019-10-11 10:11

【Semantic Segmentation】语义分割综述 - - Semi-supervised

Semi-supervisedSemi-supervisedWeakly-SupervisedSemanticSegmentationbyIterativelyMiningCommonObjectFeaturesCVPR18Weakly-SupervisedSemanticSegmentationNetworkWithDeepSeeded

Arron_hou·2019-09-20 18:42

【论文笔记】Weakly-Supervised Semantic Segmentation Network with Deep Seeded Region Growing

abstractThispaperstudiestheproblemoflearningimagesemanticsegmentationnetworksonlyusingimage-levellabelsasannotationefforts.Recentstate-of-the-artmethodsonthisproblemfirstinferthesparseanddiscriminativ

dzm123lalala·2019-09-03 23:58

Min-Entropy Latent Model for Weakly Supervised Object Detection

Min-EntropyLatentModelforWeaklySupervisedObjectDetection是fangwan在CVPR2018和IEEETPAMI发表的文章，两篇文章在表述上略有不同，本文对IEEETPAMI那篇文章进行一个翻译，以及会做一些注释（主要说说自己的理解，自己不懂的地方等），翻译用黑色，注释用红色，另外有些原文表述用的英文单词会用蓝色字体标出。最小熵隐变量模型的弱监

j_starry·2019-08-14 16:21

Ideas For Weakly Supervised Object Localization

IdeasForWeaklySupervisedObjectLocalization最近开始跟着师兄做弱监督学习和医疗影像，近日阅读了几篇文章，与ObjectLocalization相关，它们都是基于LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization这篇文章提出的classactivationmaps(CAM)，只使用了image-level的图片标

A_bigUncle·2019-08-07 21:22

Cross-Domain Weakly-Supervised Object Detection & GUI Application

https://github.com/ranran4082391/corss-domainCross-DomainWeakly-SupervisedObjectDetectionthroughProgressiveDomainAdaptationThispageisforthepaperappearedinCVPR2018.Youcanalsofindprojectpageforthepaper.

小然_ran·2019-07-28 17:56

Box-driven Class-wise Region Masking and Filling Rate Guided Loss for Weakly Supervised Semantic Seg

AbstractSemanticsegmentationhasachievedhugeprogressviaadoptingdeepFullyConvolutionalNetworks(FCN).However,theperformanceofFCNbasedmodelsseverelyrelyontheamountsofpixel-levelannotationswhichareexpensiv

dzm123lalala·2019-06-23 22:30

【论文笔记】Simple Does It: Weakly Supervised Instance and Semantic Segmentation

abstractSemanticlabellingandinstancesegmentationaretwotasksthatrequireparticularlycostlyannotations.Startingfromweaksupervisionintheformofboundingboxdetectionannotations,weproposeanewapproachthatdoesn

dzm123lalala·2019-05-16 21:32

Weakly- and Semi-Supervised Learning of a Deep Convolutional Network for Semantic Image Segmentation

abstractDeepconvolutionalneuralnetworks(DCNNs)trainedonalargenumberofimageswithstrongpixel-levelannotationshaverecentlysignificantlypushedthestate-of-artinsemanticimagesegmentation.Westudythemorechall

dzm123lalala·2019-05-09 15:19

聊聊SWIM Protocol

序本文主要研究一下SWIMProtocolSWIMProtocolSWIM的全称是Scalable,Weakly-Consistent,Infection-Style,ProcessesGroupMembershipProtocolheartbeats

codecraft·2019-05-02 00:00

弱监督检测文章解读之Adversarial Complementary Learning for Weakly Supervised Object Localization

文章:基于对抗互补学习的弱监督目标定位（个人感觉这篇文章的方法太巧妙了）AdversarialComplementaryLearningforWeaklySupervisedObjectLocalizationhttp://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhang_Adversarial_Complementary_Learning_

一路狂奔的猪·2019-03-11 16:05

弱监督检测文章解读之Min-Entropy Latent Model for Weakly Supervised Object Detection

弱监督目标检测：Weaklysupervisedobjectdetection(WSOD)文章：Min-EntropyLatentModelforWeaklySupervisedObjectDetection简介：因为弱监督检测只提供图像的类别标注，而不提供检测框的位置标注。因此弱监督和学习目标之间的不一致性引入了对象位置的随机性和对检测器的模糊性。文章提出熵最小化潜模型用于弱监督目标检测，Min

一路狂奔的猪·2019-03-11 14:31

Weakly Supervised Deep Detection Networks 论文笔记

WeaklySupervisedDeepDetectionNetworks详细解读论文大致意思是通过图像级的标注信息训练网络达到目标检测的目的，文中采用的方法如下图所示：abstract：提出一种弱监督的深度检测架构，通过修改网络，只利用图像级别的标注，同时执行区域选择和分类。Introduction:1.有实验证明训练过的用于分类的CNN可能隐藏了很多关于检测需要用到的信息2.方法概述：a.给定

hb_ma·2019-03-06 11:06

Weakly Supervised Object Localization

Author:ZongweiZhou|周纵苇Weibo:@MrGiovanniEmail:zongweiz@asu.eduWeaklysupervisedobjectlocalizationreferstolearningobjectlocationsfromanimagereliedonlyonimage-levelannotation.OverviewTherehavebeenanumbero

MrGiovanni·2019-03-06 08:13

【阅读笔记】《Weakly- and Semi-Supervised Panoptic Segmentation》（一）——论文部分

本文记录了博主阅读论文《Weakly-andSemi-SupervisedPanopticSegmentation》的笔记，论文有代码，主页。更新于2019.03.05。

ShuqiaoS·2019-03-04 09:21

Action Sets: Weakly Supervised Action Segmentation without Ordering Constraints

摘要视频中的动作检测和时间分割是人们越来越感兴趣的话题。虽然全监督系统最近得到了很多关注，但是视频中对每个动作的完整注释对于大量视频数据来说是昂贵且不切实际的。因此，弱监督动作检测和时间分割方法具有重要的意义。虽然这方面的大多数工作都假定给定的动作是有序的，但是我们的方法只使用一个动作集和。这样的动作集合提供的监督要少得多，因为既不知道动作的顺序，也不知道动作发生的次数。作为交换，可以很容易地从m

氕-氦氖氩氪氙氡·2019-01-21 22:06

极简笔记多篇weakly supervised segmentation笔记

极简笔记多篇weaklysupervisedsegmentation笔记BacktrackingScSPMImageClassifierforWeaklySupervisedTop-downSaliency文章主要思想是通过遮挡部分区域，观察分类confidence的改变来决定pixel-level的预测。文章没有使用CNN结构，而是使用SIFT特征+稀疏编码+SVM进行图像分类，由于稀疏编码需要

Hibercraft·2019-01-18 15:00

Weakly Supervised Cascaded Convolutional Networks阅读笔记

一、摘要部分摘要部分是说他们针对弱监督情况下检测或分类任务提出了级联的网络架构，他们提出了两种模型结构，第一种结构分为两步，还有有一种结构分为三步，比第一种中间多了目标分割。实验是在PASCAKLVOC2007，2010，2012和ILSCRC2013、2014上做的。二、两步结构两步分别是定位和多实例学习，这两步共享前面的卷积网络。1、定位通过一个带有全局池化层的去全卷积网络，产生关注映

o0程卓0o·2019-01-10 21:20

Weakly Supervised Cascaded Convolutional Networks阅读笔记

一、摘要部分摘要部分是说他们针对弱监督情况下检测或分类任务提出了级联的网络架构，他们提出了两种模型结构，第一种结构分为两步，还有有一种结构分为三步，比第一种中间多了目标分割。实验是在PASCAKLVOC2007，2010，2012和ILSCRC2013、2014上做的。二、两步结构两步分别是定位和多实例学习，这两步共享前面的卷积网络。1、定位通过一个带有全局池化层的去全卷积网络，产生关注映

o0程卓0o·2019-01-10 21:20

[深度学习从入门到女装]Revisiting Dilated Convolution: A Simple Approach forWeakly- and Semi- Supervised Semant

RevisitingDilatedConvolution:ASimpleApproachforWeakly-andSemi-SupervisedSemanticSegmentation这是CVPR2018的一篇弱监督、半监督的语义分割的文章弱监督Weakly-supervisedLearning

炼丹师·2018-12-28 19:05

《弱监督/半监督的DCNN图像分割》笔记

《Weakly-andSemi-SupervisedLearningofaDeepConvolutionalNetworkforSemanticImageSegmentation》笔记学习笔记，如有谬误

lytxiaohou·2018-12-19 16:30

论文笔记：Weakly Supervised Deep Detection Networks(WSDDN)

论文：WeaklySupervisedDeepDetectionNetworks(WSDDN)地址：https://arxiv.org/abs/1511.02853一、简介这篇论文主要提出了一个弱监督深度检测网络来解决弱监督目标检测问题。弱监督目标检测就是数据只有image-level标注，即没有boundingboxes，只告诉这张image中包含哪些类。作者提出了一个end-to-end的弱监

kinredon·2018-11-23 15:46

论文阅读笔记3——基于域适应弱监督学习的目标检测Cross-Domain Weakly-Supervised Object Detection through Progressive Domain A

本文是东京大学发表于CVPR2018的工作，论文提出了基于域适应的弱监督学习策略，在源域拥有充足的实例级标注的数据，但目标域仅有少量图像级标注的数据的情况下，尽可能准确地实现对目标域数据的物体检测。■链接|https://www.paperweekly.site/papers/2106■源码|https://github.com/naoto0804/cross-domain-detection一、

子季鹰才·2018-11-18 11:47

Towards 3D Human Pose Estimation in the Wild: a Weakly-supervised Approach论文翻译

论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.02447code:https://github.com/xingyizhou/pytorch-pose-hg-3dTowards3DHumanPoseEstimationintheWild:aWeakly-supervisedApproachXingyiZhou1,2,QixingHuang2,XiaoSun3,XiangyangX

fengfeng，Z·2018-10-25 14:09

Weakly Supervised Deep Detection Networks 学习笔记

WeaklySupervisedDeepDetectionNetworks详细解读论文大致意思是通过图像级的标注信息训练网络达到目标检测的目的，文中采用的方法如下图所示：abstract：提出一种弱监督的深度检测架构，通过修改网络，只利用图像级别的标注，同时执行区域选择和分类。Introduction:1.有实验证明训练过的用于分类的CNN可能隐藏了很多关于检测需要用到的信息2.方法概述：a.给定

编程大白·2018-10-24 15:59

Collaborative Learning for Weakly Supervised Object Detection 算法笔记

论文：CollaborativeLearningforWeaklySupervisedObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.03531弱监督目标检测（weaklysupervisedobjectdetection）是指不需要框标注，仅通过图像级标签就能做目标检测。这方面的研究出发点主要是框标注的成本太高，而图像级标签相对容易获得，因此希望借助

AI之路·2018-07-21 18:57

极简笔记 Weakly Supervised Instance Segmentation using Class Peak Response

极简笔记WeaklySupervisedInstanceSegmentationusingClassPeakResponse本文是一篇弱监督的工作，利用分类网络做实例分割任务。主要思路是利用网络输出的响应图，取局部极大值之后反向计算（这个过程中分辨率也在变大），得到与这个局部极大值相关的区域信息，再结合类别信息等，从利用传统算法求出的segmentationmask里面进行打分排序，得到分割结果。

Hibercraft·2018-07-14 14:21

[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.pdfDeepSelf-TaughtLearningforWeaklySupervisedObjectLocalization.ZequnJie,YunchaoWei,XiaojieJin,Jiash

TinaSmile·2018-05-15 16:00

论文阅读笔记 | (IJCAI 2018 Oral) Collaborative Learning for Weakly Supervised Object Detection

论文来自于上海交通大学，点击下载Abstract训练一个高准确率的检测模型需要大量精细标注的图片数据，其成本很高。本文提出了一种弱监督协同学习框架，仅使用粗略标签的图片训练目标检测模型，测试结果显示其定位精确率和检测准确率均显著优于目前最先进的方法。本论文提出了一种弱监督协同学习（WSCL）的框架，将弱监督学习网络和强监督学习网络连接成为一个整体网络，通过一致性损失（consistencyloss

z止于至善·2018-05-15 15:24

WESPE: Weakly Supervised Photo Enhancer for Digital Cameras论文模型理解

相对于之前的图像质量提升方法，本方法无需和低端质量图像相关的高质量监督数据。训练时只需要提供需要提高到的图像质量参考。x为输入低端质量图像，x通过G之后生成提升后的图像y~=G（x），再经过一个反向generator生成重构到的低端图，x和再通过vgg19网络得到contentloss.训练过程中，训练G和F使得contentloss足够小，之所以这里使用vgg19网络，是因为原图和重构图像之间差

Jerry_Leo_liu·2018-04-24 15:41

– Weakly-supervised learning with convolutional neural networks论文笔记

–Weakly-supervisedlearningwithconvolutionalneuralnetworks.MaximeOquab,LeonBottou,IvanLaptev,JosefSivichttp

TinaSmile·2018-04-03 20:00

[CVPR 2016] Weakly Supervised Deep Detection Networks论文笔记

WeaklySupervisedDeepDetectionNetworks，HakanBilen，AndreaVedaldihttps://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Bilen_Weakly_Supervised_Deep_CVPR

TinaSmile·2018-04-02 17:00

[CVPR2017] Weakly Supervised Cascaded Convolutional Networks论文笔记

https://www.csee.umbc.edu/~hpirsiav/papers/cascade_cvpr17.pdfWeaklySupervisedCascadedConvolutionalNetworks,AliDiba,VivekSharma,AliPazandeh,HamedPirsiavashandLucVanGool亮点通过多任务叠加（分类，分割）提高了多物体弱监督检测的正确率通过

TinaSmile·2018-03-26 15:00

UntrimmedNets for Weakly Supervised Action Recognition and Detection 翻译+学习笔记

我们从未修剪的视频中引入一种更有效的直接学习动作识别模型的机制。在这个新的设置中，只有视频级的动作标签在训练期间可用，目标是从未修剪的视频中学习模型，可以应用于新的视频，以执行动作识别或检测。由于训练中对动作实例没有精确的时态注释，因此将其称为弱监督动作识别(WSR)和检测(WSD)，WSR和WSD的建立将大大减少人工构建大规模数据集的工作量。然而，这种弱监督的设置也带来了新的挑战，因为我们的学习

nclgsj1028·2018-03-16 15:56

行人属性“Weakly-supervised Learning of Mid-level Features for Pedestrian Attribute Recognition and Loca”

不同于多标签学习，这篇论文建立了一个弱监督属性定位框架。基于GoogleNet，设计新的检测层提取mid-level属性特征。不需要bbox属性标记，使用基于最大池化的弱监督目标检测技术训练mid-level层。然后，回归这些检测响应梯度，预测属性标签。最后，对检测层的融合激活图聚类，得到属性的位置和形状。融合的权值由属性及其对应的mid-level特征相关程度估计。在PETA和RAP数据集上实验

cv_family_z·2017-10-20 16:58

Weakly Supervised Deep Detection Networks 阅读笔记

WeaklySupervisedDeepDetectionNetworks阅读笔记Overallarchitecture1.Existingnetwork(suchasAlexNetpre-trainedonImageNet）2.SPP-->regionleveldescriptor3.(1)classscore-->recognition(2)probabilitydistribution(wh

shannanyinxiang·2017-09-12 23:46

Ubuntu16.04下Torch安装&程序运行笔记(Is object localization for free?)

—Weakly-supervisedlearningwithconvolutionalneuralnetwaorks安装指示如上。

每天都要深度学习·2017-07-18 21:32

论文笔记： Weakly Supervised Semantic Segmentation Using Superpixel Pooling Network

概要这篇论文（不知道为什么插入不了链接了，大家可以自行Google）是17年AAAI上的一篇文章，提出了一种基于image-level标记的弱监督语义分割的算法。这个算法包括两个网络，一个网络SPN用来生成segmentationannotations。另一个网络deCoupledNet用来做语义分割。通过轮流使用一个网络的结果作为另外一个网络的输入来依次训练，经过几次迭代，最终可以得到期望的结果

Warren_Liu·2017-07-16 10:23

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