算法视角：利用目标检测促进艺术探索
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究论文通过设计和开发名为 SMKExplore 的交互应用程序，探索了如何将物体检测技术应用于大型数字艺术博物馆的藏品，以促进艺术的新型遇见和体验。研究通过浏览图像中检测到的物体，提供了一种新颖的无限探索方式，并讨论了将物体检测技术融入博物馆数字化的未来可能性。
本研究提出了一种弱监督检测绘画作品中物体的方法，仅需要图像级别的注释。通过多实例学习方法，可以快速学习新的绘画类别，避免手动标记的繁琐任务。实验证明，放弃实例级别注释仅会造成轻微性能损失。同时，介绍了一个新的数据库 IconArt，其中的类别无法从照片中学习。这是关于自动化检测绘画作品中图标元素的第一批实验，对于帮助艺术史学家探索大型数字数据库非常有益。
