#877
summarized by : roy29fuku
Multi-Source Weak Supervision for Saliency Detection

どんな論文か?

複数の情報源を用いた弱教師あり学習でsaliency detectionを行った (saliency detection: 画像から人が興味を持つ領域を抽出することを)
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新規性

カテゴリラベルとキャプションのデータセットを用いてそれぞれCNet, PNetを学習する。これらのネットワークのattentionをsaliency detectionの擬似教師データとして、ラベルなしの画像に対してsaliency detectionを行った。

結果

他の弱教師あり学習モデルと比べて5つのデータセットでSOTA。教師あり学習モデルと比較して同等の性能を実現した。

その他(なぜ通ったか?等)