Weakly Supervised Object Detection
Weakly Supervised Object Detection (WSOD)는 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 레벨 라벨만을 사용하여 객체 검출기를 훈련시키는 작업입니다. 이 작업은 대규모 주석 데이터에 대한 의존성을 줄여 모델의 실용성과 일반화 능력을 향상시키며, 대규모 이미지 데이터셋의 신속한 분석 및 처리에 적합하므로 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.
CASPAPaintings
MI-max
Charades
Spatial Prior
Cityscapes-to-Foggy Cityscapes
MEAA
Clipart1k
H2FA R-CNN (clipart_all)
MS COCO
MSLPD
COCO test-dev
wetectron(single-model, VGG16)
Comic2k
DASS-Detector (YOLOX Tiny)
HICO-DET
IconArt
MI_Net [wang_revisiting_2018]
ImageNet
PCL-OB-G-Ens + FRCNN
MS-COCO-2014
MS-COCO-2017
OD-WSCL
MSCOCO
CASD(ResNet50)
PASCAL VOC 2007
PASCAL VOC 2012 test
wetectron(single-model)
PeopleArt
Polyhedral MI-max
Watercolor2k
DASS-Detector (YOLOX Tiny)