Browsing by Author "Huang, Zhen-Tang"

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    Weakly Supervised Object Localization Using A Self-Training Approach
    (2023) 黃貞棠; Huang, Zhen-Tang
    近年物件定位與偵測在深度學習的研究上持續受到關注，許多物件定位的技術廣泛應用於我們的產業與生活中，為了達成可以在現實應用為目標，我們必須考量在現實應用中缺乏完整標註資料與標註成本的問題，且模型的準確率與泛化能力更是重要的指標。弱監督物件定位(Weakly supervised object localization)的研究，是在訓練集資料中缺乏位置級標籤，僅能使用圖像級標籤進行物件定位的工作。最近一個弱監督物件定位規範被提出，其包含一個具位置級標籤但少量的驗證集，供研究者調整超參以訓練出強健的定位模型。在本論文中，我們提出以半監督學習的技術應用於弱監督物件定位工作。我們獨立拆分定位模型與分類模型，可以解決少樣本的物件定位問題，並且避免分類影響定位的性能。我們提出的定位模型以半監督學習的方式進行訓練，首先使用非常少量有標籤的資料訓練定位模型，再利用其為未標註資料產生偽標籤。我們又提出一個偽標籤篩選演算法，從兩個不同的定位結果利用其互補特性，選擇高品質偽的標籤，並解決資料不平衡與樣本難易度差異的問題。最後我們將篩選後的偽標籤作為訓練資料再次訓練模型，配合使用訓練樣本預訓練的分類器進行分類與辨識。我們提出的方法可以有效利用弱標註的訓練資料，降低資料標註成本。我們所提出的方法不僅能有效提升模型的準確率，同時也將模型測試於不同的資料集中展現模型的泛化能力。