論文の概要: Weakly Supervised Object Localization and Detection: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07918v1
- Date: Fri, 16 Apr 2021 06:44:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-20 01:32:14.110286
- Title: Weakly Supervised Object Localization and Detection: A Survey
- Title(参考訳): 弱教師付き物体定位と検出:調査
- Authors: Dingwen Zhang, Junwei Han, Gong Cheng, and Ming-Hsuan Yang
- Abstract要約: オブジェクトのローカライゼーションと検出は、新しい世代のコンピュータビジョンシステムを開発する上で重要な役割を果たす。
本稿では,(1)古典的モデル,(2)既成の深層ネットワークの特徴表現を用いたアプローチ,(3)ディープラーニングのみに基づくアプローチ,(4)この分野で広く利用されている公開データセットと標準評価指標についてレビューする。
この分野における重要な課題、この分野の開発履歴、各カテゴリーの手法の利点/欠点、異なるカテゴリーの方法間の関係、弱い監督対象のローカリゼーションおよび検出方法の適用、およびこの研究分野の開発をさらに促進するための潜在的な将来の方向性について議論します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 145.5041117184952
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As an emerging and challenging problem in the computer vision community,
weakly supervised object localization and detection plays an important role for
developing new generation computer vision systems and has received significant
attention in the past decade. As methods have been proposed, a comprehensive
survey of these topics is of great importance. In this work, we review (1)
classic models, (2) approaches with feature representations from off-the-shelf
deep networks, (3) approaches solely based on deep learning, and (4) publicly
available datasets and standard evaluation metrics that are widely used in this
field. We also discuss the key challenges in this field, development history of
this field, advantages/disadvantages of the methods in each category, the
relationships between methods in different categories, applications of the
weakly supervised object localization and detection methods, and potential
future directions to further promote the development of this research field.
- Abstract(参考訳): コンピュータビジョンコミュニティにおける新たな課題として、オブジェクトのローカライゼーションと検出の弱さが、新しい世代のコンピュータビジョンシステムの開発において重要な役割を担い、過去10年間で大きな注目を集めてきた。
提案手法が提案されているように,これらのトピックに関する総合的な調査が重要である。
本研究では,(1)古典的モデル,(2)既成の深層ネットワークの特徴表現を用いたアプローチ,(3)ディープラーニングのみに基づくアプローチ,(4)この分野で広く利用されている公開データセットと標準評価指標についてレビューする。
また、この分野における重要な課題、この分野の開発史、各分野における手法の利点・不利点、異なるカテゴリにおける手法間の関係、弱い監督対象の局所化・検出手法の適用、研究分野のさらなる発展に向けた今後の方向性についても論じる。
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