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HPFF: 层次化局部监督学习与补丁特征融合
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于弱监督的学习方法，将图像视为一个包中的实例，融入深度神经网络中，实现对象分类和发现任务。在PASCAL VOC数据集上测试，该方法在对象分类和发现方面表现出色，且速度更快。
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关键要点
- 提出了一种基于弱监督的学习方法。
- 将图像视为一个包中的实例，融入深度神经网络中。
- 集成弱监督的多实例学习约束与深度神经网络。
- 采用端到端的方式优化网络以实现对象分类和发现任务。
- 在PASCAL VOC数据集上测试，获得最先进的对象分类性能。
- 在对象发现方面具有强竞争力，测试速度更快。
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