Generative Adversarial Learning Towards Fast Weakly Supervised Detection(CVPR2018)阅读笔记
弱监督目标检测相对于通常的目标检测任务来讲，训练样本不须要实例级别的标注，只须要图片级别的标注，即告诉图片中有什么而不需标注位置信息，这种标注图片容易获取，能节省标注时间及精力。现有的大部分方法在进行若监督目标检测任务时，采用多实例学习方法和two-stage的跟踪框架，检测速度不如one-stage的检测方法，如SSD，YOLO等。本文提出了一种新颖的生成式对抗学习方法，在训练阶段，使用一个o
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