机译:通过潜在类别学习的大规模弱监督对象定位
National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China;
Feature extraction; Histograms; Proposals; Search problems; Semantics; Training; Visualization; Weakly supervised learning; analysis; large-scale; latent semantic; latent semantic analysis; object localization; weakly supervised learning;
机译:特定于类别的3D对象形状的弱监督学习
机译:对弱监督对象本地化和语义分割的对比和一致的特征学习
机译:具有多重折叠多实例学习的弱监督对象定位
机译:具有潜在类别学习的弱监督对象本地化
机译:视图不变的对象类别的学习,识别和搜索:如何使用基于表面的注意遮罩来协调空间和对象的注意。
机译:结合弱且强烈的监督学习改善了Glason模式分类中的强烈监督
机译:在样本对比学习和一致关注弱监督对象本地化