summarized by : Hirokatsu Kataoka
Zhonghua Wu, Qingyi Tao, Guosheng Lin, Jianfei Cai
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。
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。
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。