这篇论文介绍了一种具有渐进式域适应的弱监督对象定位方法,相关的Matlab代码已经准备就绪。论文题为“Weakly Supervised Object Localization with Progressive Domain Adaptation”,发表在2016年IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上。如果您需要使用我们的代码和预训练模型,请引用以下信息:@inproceedings{Huang-CVPR-2016, author = {Dong, Li and Huang, Jia-Bin and Li, Yali and Wang, Shengjin and Yang, Ming-Hsuan}, title = {Weakly Supervised Object Localization with Progressive Domain Adaptation}, booktitle = {Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016}
使用WSL的Matlab代码命名要求具有渐进式域适应的弱监督对象定位(CVPR2016)
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SPSM 的核心就是帮你挑出最靠谱的伪标签做分割,不用全量标注数据,节省不少时间。像图像去噪、归一化这些预步骤,它都帮你封装好了,直接上手调参数就行。
遮罩选择的策略也比较聪明,会先评估每个像素的可信度,再决定保留哪些区域。配合后,比如边缘细化,分割效果肉眼可见地提升。
如果你正好做图像,又懒得从零写弱监督分割逻辑,可以先试试这个代码,边用边改,快就能和你的数据融合流程对上。
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