【摘 要】
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弱监督目标定位利用粗粒度的数据标注,实现目标定位任务。本文针对现有的弱监督目标定位方法存在的问题进行研究,包括仅定位局部区域的问题、边缘信息模糊的问题、忽略类别一致性的问题,取得的主要研究成果包括:(1)提出了基于注意力机制的多分支定位方法。针对弱监督定位算法仅识别局部区域的问题,多分支结构级联分类网络的浅层特征图,构建并行分支以挖掘目标边缘区域。此外,提出通道注意力机制对特征图的通道进行注意力分
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弱监督目标定位利用粗粒度的数据标注,实现目标定位任务。本文针对现有的弱监督目标定位方法存在的问题进行研究,包括仅定位局部区域的问题、边缘信息模糊的问题、忽略类别一致性的问题,取得的主要研究成果包括:(1)提出了基于注意力机制的多分支定位方法。针对弱监督定位算法仅识别局部区域的问题,多分支结构级联分类网络的浅层特征图,构建并行分支以挖掘目标边缘区域。此外,提出通道注意力机制对特征图的通道进行注意力分配,保护非区分性区域。本文在ILSVRC数据集上的实验结果表明:所提出的方法获得优越的定位性能,top-1定位错误率达到46.97%。(2)提出了基于双边缘的弱监督目标定位算法。多分支定位算法虽然能够学习边缘信息,但是以训练资源的增加交换定位精度的提升,是不巧妙的。为了优化这一问题,在推理阶段,利用相似性度量,提取浅层边缘特征,以免训练的方式增强定位特征图中的边缘信息。本文在ILSVRC数据集上的实验结果表明:该方法以更少的训练资源实现了更好的定位精度,top-1定位错误率达到45.89%。(3)提出了基于类别一致性的双边缘定位框架。上述算法挖掘了目标边缘信息,但未考虑图片的类别一致性。因此,基于双边缘定位框架,引入类别一致性信息增强模型对于类内信息的挖掘能力。本文在ILSVRC数据集上进行大量实验,实验结果表明:引入类别一致性信息能够实现更好的定位,top-1定位错误率达到45.56%。
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