#1010
summarized by : Hirokatsu Kataoka
Exploring Bottom-Up and Top-Down Cues With Attentive Learning for Webly Supervised Object Detection

どんな論文か?

新規カテゴリの検出において、WEBから取得したデータにより教師を作成する手法(Webly Supervised Object Detection; WebSOD)を提案する。
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新規性

学習済みのFaster R-CNNをベースとして、新規カテゴリとの残差特徴量を取得するRFRを提案。

結果

Pascal VOC / ILSVRC 2013 Detectionを用いた。Pascal VOCでは新規/ベースカテゴリを分割して学習を行なった。従来最も精度の良い手法 Uijilings et al. [25]よりも良い結果となった。

その他(なぜ通ったか?等)