基于渐进对抗学习的弱监督目标定位

针对实际应用中大量数据集缺乏精细位置标注的问题,提出了一种基于渐进对抗学习的弱监督目标定位算法。具体来说,针对数据集噪声造成训练困难的问题,引入自步学习对训练数据按由简到难的原则进行排序。在网络设计上,将弱监督目标定位网络设计为多标签分类网络,并提出了相应的对抗损失函数适应目标定位任务。为了解决现有方法往往只关注最具辨别力的部分,无法定位整个目标的问题,提出一种金字塔对抗擦除机制以此在最后的定位图中发现完整的目标。在数个标准的数据集的实验表明,该算法具有较高的定位精度,与最先进的弱监督目标定位的方法相比具有一定的竞争力。