論文の概要: Deep Learning for Weakly-Supervised Object Detection and Object
Localization: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12694v1
- Date: Wed, 26 May 2021 17:15:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-27 13:25:58.488582
- Title: Deep Learning for Weakly-Supervised Object Detection and Object
Localization: A Survey
- Title（参考訳）: 物体検出と物体位置推定のための深層学習:サーベイ
- Authors: Feifei Shao, Long Chen, Jian Shao, Wei Ji, Shaoning Xiao, Lu Ye,
Yueting Zhuang, Jun Xiao
- Abstract要約: Wakly-Supervised Object Detection (WSOD) と Localization (WSOL) は長年にわたるCVタスクである。
オブジェクト検出におけるディープニューラルネットワークの成功により、WSODとWSOLはどちらも前例のない注目を集めている。
深層学習時代には,WSOD法やWSOL法など数多くの技術が提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.545083067084306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Weakly-Supervised Object Detection (WSOD) and Localization (WSOL), i.e.,
detecting multiple and single instances with bounding boxes in an image using
image-level labels, are long-standing and challenging tasks in the CV
community. With the success of deep neural networks in object detection, both
WSOD and WSOL have received unprecedented attention. Hundreds of WSOD and WSOL
methods and numerous techniques have been proposed in the deep learning era. To
this end, in this paper, we consider WSOL is a sub-task of WSOD and provide a
comprehensive survey of the recent achievements of WSOD. Specifically, we
firstly describe the formulation and setting of the WSOD, including the
background, challenges, basic framework. Meanwhile, we summarize and analyze
all advanced techniques and training tricks for improving detection
performance. Then, we introduce the widely-used datasets and evaluation metrics
of WSOD. Lastly, we discuss the future directions of WSOD. We believe that
these summaries can help pave a way for future research on WSOD and WSOL.
- Abstract（参考訳）: 弱教師付きオブジェクト検出(wsod)とローカライズ(wsol)、すなわちイメージレベルラベルを用いた画像内のバウンディングボックスによる複数インスタンスと単一インスタンスの検出は、cvコミュニティにおける長年の課題である。
オブジェクト検出におけるディープニューラルネットワークの成功により、WSODとWSOLはどちらも前例のない注目を集めている。
深層学習時代には,WSOD法やWSOL法など数多くの技術が提案されている。
そこで本稿では,wso は wsod のサブタスクであると考え,最近の wsod の成果を総合的に調査する。
具体的には、まず、背景、課題、基本的なフレームワークを含むWSODの定式化と設定を説明します。
一方,検出性能を向上させるための高度な技術や訓練手法を総括し,分析した。
次に、WSODの広く使われているデータセットと評価指標を紹介する。
最後に、WSODの今後の方向性について論じる。
これらの要約は、将来のWSODとWSOLの研究に役立つと考えています。
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