[发明专利]一种基于显著性指导的端到端的弱监督目标检测方法有效
| 申请号： | 201710364115.2 | 申请日： | 2017-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN107203781B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 赖百胜;龚小谨 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于显著性指导的端到端的弱监督目标检测方法。此方法构造一个深度神经网络，在弱监督分类器网络的基础上增加目标框的显著性子网络；同时利用弱监督方法训练得到的类别相关的显著图，用上下文差异的准则选取类别相关的种子目标区域，用来监督训练显著性子网络和分类器子网络。本方法与以往的弱监督目标检测方法相比，得到了更好的性能，同时只需要图像级标签进行训练，减少了标注训练数据的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 显著 指导 端到端 监督 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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