تحديد الأشياء باستخدام المتحولات ذاتية الإشراف بدون تسميات

تحديد الأشياء في مجموعات الصور دون إشراف يمكن أن يساعد في تجنب حملات التسمية المكلفة. نقترح نهجًا بسيطًا لهذه المشكلة، يستفيد من خصائص التنشيط لمحول رؤية تم تدريبه بطريقة ذاتية بدون إشراف. طريقتنا، LOST (تحديد الأشياء بدون إشراف)، لا تتطلب أي اقتراحات خارجية للأشياء ولا أي استكشاف لمجموعة الصور؛ بل تعمل على صورة واحدة فقط. ومع ذلك، فإننا نتفوق على أفضل طرق اكتشاف الأشياء حتى بـ 8 نقاط CorLoc على مجموعة بيانات PASCAL VOC 2012. كما نوضح أن تدريب كاشف عام للتصنيف على الأشياء المكتشفة يعزز النتائج بمقدار 7 نقاط أخرى. بالإضافة إلى ذلك، نقدم نتائج واعدة في مهمة اكتشاف الأشياء بدون إشراف. يمكن العثور على الرمز البرمجي لإعادة إنتاج نتائجنا على الرابط https://github.com/valeoai/LOST.