[论文解读] Bridging Saliency Detection to Weakly Supervised Object Detection Based on Self-paced Curriculum Learning
本论文提出将显著性检测用作弱监督目标检测的先验，并通过自定进度课程学习来指导学习，从易到难逐步学习概念，在弱监督下达到最先进的结果。
Weakly-supervised object detection (WOD) is a challenging problems in computer vision. The key problem is to simultaneously infer the exact object locations in the training images and train the object detectors, given only the training images with weak image-level labels. Intuitively, by simulating the selective attention mechanism of human visual system, saliency detection technique can select attractive objects in scenes and thus is a potential way to provide useful priors for WOD. However, the way to adopt saliency detection in WOD is not trivial since the detected saliency region might be possibly highly ambiguous in complex cases. To this end, this paper first comprehensively analyzes the challenges in applying saliency detection to WOD. Then, we make one of the earliest efforts to bridge saliency detection to WOD via the self-paced curriculum learning, which can guide the learning procedure to gradually achieve faithful knowledge of multi-class objects from easy to hard. The experimental results demonstrate that the proposed approach can successfully bridge saliency detection and WOD tasks and achieve the state-of-the-art object detection results under the weak supervision.
研究动机与目标
- 激发弱监督目标检测（WOD）的挑战，其中对象位置必须从图像级标签中推断。
- 探索显著性检测如何提供有用的先验来指导WOD。
- 引入自定进度课程学习策略，以从易到难的方式逐步学习多类别对象。
- 分析将显著性应用于WOD的挑战与局限性，并提出一个桥接框架。
提出的方法
- 分析显著性检测作为WOD先验的作用与局限性。
- 提出一个自定进度课程学习框架，以从易到难的概念引导WOD学习过程。
- 将显著性派生的线索整合到WOD训练管线中以引导候选区域。
- 宣布该学习策略在弱监督下逐步完善对象定位。
- 证明该方法在弱监督下提升检测性能。
实验结果
研究问题
- RQ1显著性检测能否提供有效的先验来改善弱监督目标检测？
- RQ2自定进度课程学习如何缓解显著性引导的WOD中的歧义？
- RQ3将显著性与课程学习策略结合是否在弱监督下产生更高质量的对象定位？
- RQ4将显著性线索整合到WOD框架中时的主要挑战是什么？
主要发现
- 该方法将显著性检测与WOD结合，实现在弱监督下的对象检测性能提升。
- 自定进度课程学习引导模型从更易的定位任务到更难的任务，帮助更可靠的多类别学习。
- 实验结果表明该方法在当时实现了弱监督目标检测的最先进性能。
- 该研究强调在WOD设置中将类人式选择性注意力与渐进学习相结合的潜力。
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