최소 감독 하에서 객체 위치 추정 학습

최소 감독 하에 객체 위치를 학습하는 것은 대규모 완전 주석 데이터셋을 얻는 것이 매우 비용이 많이 들기 때문에 컴퓨터 비전에서 중요한 문제입니다. 본 논문에서는 객체가 존재하거나 존재하지 않는지의 이미지 레벨 라벨만으로 이 목표를 달성하는 새로운 방법을 제안합니다. 제안된 접근 방식은 긍정적인 객체 윈도우 세트를 자동으로 발견하기 위한 차별적 서브모듈 커버 문제와 부드러운 잠재 SVM 공식화를 결합합니다. 후자는 효율적인 준뉴턴 최적화 기법을 활용할 수 있게 합니다. 실험 결과, 제안된 접근 방식이 PASCAL VOC 2007 검출에서 현재 최신 기술보다 평균 정밀도에서 상대적으로 50% 향상됨을 보여줍니다.