【摘 要】
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深度学习依赖于大数据在很多的任务中取得巨大成功,但目前大部分方法都依赖于严格标注的数据,或者假定仅含一个物体大致位于图片近中心位置且背景较少。而现实场景中背景复杂
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(NP2017108)资助项目
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深度学习依赖于大数据在很多的任务中取得巨大成功,但目前大部分方法都依赖于严格标注的数据,或者假定仅含一个物体大致位于图片近中心位置且背景较少。而现实场景中背景复杂,出现的物体多样,增加了分类的难度,而且标注的代价很大。本文关注于弱监督场景下的分类任务,提出了基于注意力机制(Attention)结合递归神经网络的深度模型,利用图片级的标注进行多标号学习,利用损失函数进行梯度下降训练自动调整关注区域,使模型每次关注图片的局域区域,并在数据集PASCAL VOC 2007/2012上验证算法的有效性,与其他方法
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