利用对抗擦除和伪标签改进弱监督目标定位
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该论文研究了一种弱监督对象定位的框架，通过仅使用图像和图像级别的类标签训练神经网络，旨在训练出能够同时预测对象类别和位置的神经网络，并通过采用对抗抹除和伪标签来提高定位准确性。在 ILSVRC-2012、CUB-200-2011 和 PASCAL VOC 2012 三个公开数据集上的实验结果表明，该方法在所有评估指标上都优于先前的最先进方法。
该论文研究了一种弱监督对象定位的框架，通过使用图像和图像级别的类标签训练神经网络，旨在训练出能够同时预测对象类别和位置的神经网络，并通过对抗抹除和伪标签来提高定位准确性。实验结果表明，该方法在三个公开数据集上的评估指标上优于先前的最先进方法。
