,卷积层提取更高级别的功能。...此处是用CAM生成粗略位置关注区, 再用图形学方法得到高质量的masks(作为标签), 从而可以训练好segmentation 网络.
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6. 2018_ECCV_图聚类考虑实体间关系_预提取mask...这种集成CAM的方式, dropout应该也能达成(但该方法在文中设计了些和dropout不一样的地方,如保留卷积作用域的中心点等等). 文中对dropout和该方法进行实验及分析, 值得看看....,即第k张图片(样本)的第i个实体是否属于第c类.
, 即图片中的某个得到的实体(检测出来的),最多属于某一种类(或属于背景).
, 真正标签指明图片中含有某类实体, 那伪标签中必须有一个实体属于这个类...构建出整个公式:
上式subject to:
设计优化目标:
思考:
图片中伪标签指定的某个实体,只能属于某一类(或属于背景)
真正标签指明图片中含有某类实体, 那伪标签中必须有一个实体属于这个类.