في تعلم تحديد مواقع الأشياء برقابة أقل

تعلم تحديد مواقع الأشياء برقابة محدودة هو مشكلة مهمة في رؤية الحاسوب، نظرًا لكون المجموعات الكبيرة من البيانات المُشَرَّحة بالكامل غالية الثمن للغاية للحصول عليها. في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة تحقق هذا الهدف باستخدام فقط علامات صورية على مستوى الصورة تشير إلى وجود الأشياء أو عدمها. يجمع نهجنا بين مشكلة الغلاف الفرعي التمييزي لاكتشاف مجموعة من النوافذ الإيجابية للأجسام بشكل آلي وصياغة SVM الكامنة المشوهة (Smoothed Latent SVM). يتيح لنا الثاني الاستفادة من تقنيات الأمثلة شبه نيوتنية الفعالة. تظهر تجاربنا أن النهج المقترح يقدم تحسينًا نسبيًا بنسبة 50% في الدقة المتوسطة على مقياس PASCAL VOC 2007 للكشف عن الأجسام مقارنة بأحدث ما تم الوصول إليه حاليًا.