基于多层次融合的弱监督目标检测网络

作     者：曹环 陈曾平 CAO Huan;CHEN Zengping

作者机构：中山大学电子与通信工程学院深圳518107 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2024年第37卷第5期

页      面：424-434页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：目标检测 弱监督学习 多层次融合 深度网络 

摘      要：由于缺少精确的边界框注释,弱监督目标检测器依赖预训练图像分类模型对候选区域进行分类.然而,预训练模型通常对具有鉴别性的区域而非完整的目标产生高响应,导致局部主导、实例丢失和非紧密框等问题.为此,文中提出基于多层次融合的弱监督目标检测网络,从增强对弱鉴别性空间特征的学习、类内样本特征丰富性和可信伪标签权重的角度提升检测性能.首先,幂池化层利用幂函数加权融合邻域内的激活值,减少弱鉴别性特征的信息损失.其次,特征混合方法随机融合候选区域的特征向量,丰富训练样本特征的多样性.最后,基于置信度的样本重加权策略融合预测值和伪标签的置信度,调节伪标签对训练的影响.在3个基准数据集上的实验表明文中网络性能较优.