e4exp https://blog.hatena.ne.jp/e4exp/ 学んだことメモ https://e4exp.hatenablog.com/ Detecting Twenty-thousand Classes using Image-level Supervision https://arxiv.org/abs/2201.02605 2022/01 faster RCNN ベースの２段階モデルで候補領域提案後に分類部分を訓練する方法で，imagenetの21,000クラスの物体検出が可能なDetector with image classes (Detic)を提案 従来の弱教師検出手法では領域提案技術で出力されるboxとクラスラベルのみを持つ画像分類データセットのラベルをマッチさせる戦略を取っていたが，本論文は領域提案だけで未知の物… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fe4exp.hatenablog.com%2Fentry%2F2022%2F01%2F13%2F124743" title="21,000クラスを検出可能な物体検出手法 Detic - 学んだことメモ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/e/e4exp/20220113/20220113124347.png Hatena Blog https://hatena.blog 2022-01-13 12:47:43 rich https://e4exp.hatenablog.com/entry/2022/01/13/124743 1.0 100%