Weakly Supervised Object Localization

Weakly-Supervised Object Localization (WSOL) ist eine Technik im Bereich der Computer Vision, die das Ziel verfolgt, Objektlokalisation nur mit Bild-Level-Labels zu lernen, ohne auf Objekt-Level-Annotationen wie Begrenzungsrahmen angewiesen zu sein. Diese Methode verringert die Kosten und Schwierigkeiten der Datenvorbereitung erheblich, indem sie die Notwendigkeit detaillierter Annotationen minimiert, und verbessert gleichzeitig die Generalisierungsfähigkeit des Modells. WSOL eignet sich besonders für Objekterkennungs- und Lokalisierungsaufgaben in großen Bild-Datensätzen. WSOL zeigt ein erhebliches Potenzial für praktische Anwendungen, darunter automatisierte Annotation, intelligente Überwachung und Bildretrieval.