文件名称：Weakly-Supervised-Object-Localization
文件大小：8.91MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 22:12:09
Python
弱监督对象本地化 存储库包含用于在弱监督环境下训练目标检测器的代码，即仅使用图像级别标签学习目标检测器。 这是课程16820（视觉学习与识别）的一部分。 要求： 火炬 Tensorflow（仅用于Tensorboard） 智慧 枕头（PIL） 该代码包含以下论文的简化实现： Oquab，Maxime等。 “使用卷积神经网络进行对象定位是免费的吗？-弱监督学习。” IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。 2015年。 Bilen，Hakan和Andrea Vedaldi。 “缺乏监督的深度检测网络。” IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。 2016年。 第一篇论文的样本结果： 第二篇论文的样本结果：