초록
우리는 이미지 레벨 라벨만을 사용하여 객체 카테고리의 존재 여부를 표시하는 훈련 샘플이 주어진 약한 감독 하에서의 객체 검출 문제를 고려합니다. 객체 위치의 불확실성을 모델링하기 위해 우리는 주석 무관 예측 분포와 주석 유관 조건부 분포 사이의 차이를 최소화하는 비유사성 계수 기반 확률적 학습 목표를 사용합니다. 주요 계산적 난점은 수백 또는 수천 개의 변수에 대한 항목으로 구성된 조건부 분포의 복잡한 성질입니다. 이러한 복잡성 때문에 조건부 분포를 명시적으로 모델링할 가능성은 배제됩니다. 대신, 딥러닝 프레임워크가 확률적 최적화에 의존한다는 사실을 활용합니다. 이는 우리가 조건부 분포에서 주석과 일치하는 샘플을 제공할 수 있는 최신 이산 생성 모델을 사용할 수 있게 합니다. PASCAL VOC 2007 및 2012 데이터 세트를 이용한 광범위한 실험들은 제안된 접근 방식의 유효성을 입증하였습니다.