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#Weakly

2018年发表论文阅读：Convolutional Simplex Projection Network for Weakly Supervised Semantic Segmentation
记笔记目的：刻意地、有意地整理其思路，综合对比，以求借鉴。他山之石，可以攻玉。《ConvolutionalSimplexProjectionNetwork forWeaklySupervisedSemantic Segmentation》-20180724，一篇来自德国波恩大学与锡根大学的paper...
代码星球 ·2021-02-16

A brief introduction to weakly supervised learning（简要介绍弱监督学习）
by南大周志华摘要监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型，其中每个训练样本都有其对应的真值输出。尽管现有的技术已经取得了巨大的成功，但值得注意的是，由于数据标注过程的高成本，很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息。因此，能够使用弱监督的机器学习技术是可取的。本文综述了弱监督学习的一些研究进展，主要关注三...
代码星球 ·2021-02-16

论文笔记（7）：Constrained Convolutional Neural Networks for Weakly Supervised Segmentation
UCBerkeley的DeepakPathak使用了一个具有图像级别标记的训练数据来做弱监督学习。训练数据中只给出图像中包含某种物体，但是没有其位置信息和所包含的像素信息。该文章的方法将imagetags转化为对CNN输出的label分布的限制条件，因此称为Constrainedconvolutionalneuraln...
代码星球 ·2021-02-16

论文笔记（6）：Weakly-and Semi-Supervised Learning of a Deep Convolutional Network for Semantic Image Segmentation
这篇文章的主要贡献点在于：1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型；2.可以利用boundingbox来进行训练，并且得到了较好的结果，这样可以代替用pixel-level训练中的groundtruth；3.当我们用少量的pixel-levelannotations和大量的图像整体的弱标签来进行半监...
代码星球 ·2021-02-16

论文笔记（3）：STC: A Simple to Complex Framework for Weakly-supervised Semantic Segmentation
论文题目是STC，即SimpletoComplex的一个框架，使用弱标签（imagelabel）来解决密集估计（语义分割）问题。2014年末以来，半监督的语义分割层出不穷，究其原因还是因为pixel级别的GroundTruth太难标注，因此弱监督成了人们研究的一个热门方向。作者的核心思想是提出了层层递进的三个DCNN。...
代码星球 ·2021-02-16

弱占优策略--Weakly Dominant Strategy
WeaklyDominantStrategyEquilibrium（均衡）。先说弱占优。一个策略弱占优就是说，无论其他人采取什么样的策略，这个策略的回报都大于等于其他策略的回报。如果所有人都使用他们的弱占优策略，那么这就是一个弱占优策略均衡严格占优策略就是，无论其他人采取什么策略，这个策略的回报都严格大于其他策略。严占...
代码星球 ·2020-11-25
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