基于CBAM的弱監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)

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摘 要 由于實(shí)例級(jí)類別標(biāo)注的缺失，弱監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)在精確預(yù)測(cè)目標(biāo)位置時(shí)面臨顯著挑戰(zhàn)。當(dāng)前主流策略傾向于采用分階段學(xué)習(xí)，然而這一過(guò)程可能導(dǎo)致特定對(duì)象類別陷入局部最優(yōu)。為克服此難題，提出一種新的端到端聯(lián)合訓(xùn)練框架，即構(gòu)建了一個(gè)集成多實(shí)例學(xué)習(xí)與邊界框回歸分支的統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，兩者共享一個(gè)高效的主干網(wǎng)絡(luò)以促進(jìn)協(xié)同。（剩余7696字）