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在没有人工标记训练的情况下在图像中查找突出对象

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大规模非监督对象Discoverya XIV论文摘要https://arxiv.org/abs/2106.06650v1arXiv PDF论文https://arxiv.org/pdf/2106.06650v1.pdfGitHub https://github.com/huyvvo/LOD(论文称代码将在那里发布,但在6/22/21什么都没有)https://arxiv.org/abs/2106.06650v1 https://arxiv.org/pdf/2106.06650v1.pdf https://github.com/huyvvo/LOD

现有的无监督对象发现方法在没有近似值的情况下无法扩展到大型数据集,这会影响其性能。…建议…将UOD表示为一个服从…的排序问题方法…用于特征值问题和链接分析。…在寻找单个突出物体的情况下,…方法是…比…好37%以上其他支持…的算法170万张图片。…在搜索多个对象的情况下…平均精度…提高14%以上

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