C-MIL基于弱监督的连续多示例目标检测

C-MIL:基于弱监督的连续多示例目标检测 原文链接 github地址 摘要 ​ 弱监督目标检测通常需要同时学习目标检测（有没有）和目标定位（在哪里），传统的方法是采用多实例学习的方法，这个方法的损失函数是非凸的，通常会陷入局部最优，从而导致训练时会丢失部分目标范围。本文提出的C-MIL（基于弱监督的连续多示例目标检测）旨在系统性地缓解非凸问题。我们把实例分割为空间相关和类别相关的部分，然后用定义

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