技术总结
本发明公开了一种基于在线示例分类器精化的多示例检测网络及其训练方法，包括：确定训练图片集，并选择每张训练图片中的多个候选区域；获得所述训练图片集中训练图片的卷积特征图，并得到各候选区域的卷积特征；将各候选区域的卷积特征输入到全连接层中，得到各候选区域的特征向量；构建一个基准示例分类器，并构建多个精化示例分类器，通过更新每个候选区域得分的权重进行在线示例分类器精化；合并整个网络中的损失函数，训练端到端的多示例检测网络。本发明将多示例分类器训练和分类器精化整合到一起，训练速度快识别准确率高，仅依赖图像标签的数据集，不需要人工对目标示例的位置和标签进行标注，适用于弱监督的目标检测问题。
技术研发人员：刘文予;姜玉静;唐芃;王兴刚
受保护的技术使用者：华中科技大学
文档号码：201611241532
技术研发日：2016.12.29
技术公布日：2017.05.17