今天有群友反馈弱监督目标检测论文少，收集了部分最新的 cap2det谷歌结合文字信息进行弱监督检测.pdf ICCV2019一篇 instance-aware弱监督目标检测CVPR2020 清华大学弱监督2019 商汤AAAI2020 中科院利用弱监督目标检测中的不稳定性 抛砖引玉，没有积分直接添加微信seer_ai发送 更多内容加微信免费获取

20页综述，共计171篇参考文献。对于有监督学习方法，本文从三个方面介绍：backbone选择，网络blocks的设计以及损失函数的改进；对于弱监督学习方法，本文从数据增广，迁移学习和交互式分割来介绍。

WTS WTS：使用分割模型对遥感土地覆盖分类的弱监督学习框架 介绍 这是WTS监督学习框架用于使用分割模型进行遥感土地覆盖分类的实现，其中SRG算法指的是 。 引用该存储库 如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑将其引用： @article{wts, title={WTS: A weakly towards strongly supervised learning framework for remote sensing land cover classification using segmentation models}, author={Wei Zhang, Ping Tang, Thomas Corpetti and Lijun Zhao}, booktitle={Remote Sensing}, pages={},

弱监督细分的边界框：全局约束接近完全监督 官方存储库 。 谈话记录可。 目录 很酷的把戏 要求（PyTorch） 要重现我们的实验，请执行以下操作： python3.8 + 火炬1.5+ nibabel（仅在切片3D卷时） 西皮 NumPy Matplotlib Scikit图片 sh 用法 代码的最重要的部分被包含在bounds.py ，与定义BoxPriorBounds 。 （ BoxBounds用于限制框大小的BoxBounds度。）它会生成一个元组列表，每个元组都包含该段的掩码（一次热编码）及其下限（ w或更低）。 然后，这些元组将由BoxPrior中的BoxPrior损失losses.py 。 简而言之，事情按以下顺序进行： BoxPriorBounds生成一个（segment，width）对list[tuple[Tensor, Tensor] ; 数据加

任务4：智能汽车的大型弱监督声音事件检测 协调员 本杰明·埃里扎德（Benjamin Elizalde），伊曼纽尔·文森特（Emmanuel Vincent），比克莎·拉吉（Bhiksha Raj） 数据准备，注释 Ankit Shah（ ），Benjamin Elizalde（ ） 注释，基线和子任务的度量 Rohan Badlani（ ），Benjamin Elizalde（ ），Ankit Shah（ ） 指数 直接下载开发和评估套件的音频 用于下载任务4的开发数据的脚本 评估任务4的脚本-子任务A（音频标记）和子任务B Strong Label的测试注释 1.直接下载用于开发和评估集的音频 评估集的注释尚未发布。 可以通过向Ankit Shah（ ）或Benjamin Elizalde（ ）发送请求电子邮件来共享密码。 （Psswd培训文件：DCASE_2017_

针对弱监督机器学习方法，系统阐述了小样本学习、零样本学习、零—小样本学习的问题定义、当前主要方法以及主流实验设计，最后基于当前研究中出现的问题，对下一阶段研究方向进行了总结展望。

传统的情感分析研究大多基于机器学习算法，此类方法依赖大量人工抽取的特征与领域知识。使用卷积神经网络自动学习文本的特征表示，进而判别文本的情感极性。为了解决情感分析中监督训练样本不足的问题，利用大规模弱监督数据来训练卷积神经网络。同时引入“预训练-微调”策略，先在弱监督数据集上对卷积神经网络进行预训练，然后使用监督数据集进行微调训练来克服弱监督数据中的噪声问题。在SemEval-2013 Twitter情感分析数据集上进行实验验证，结果表明由于引入了弱监督数据参与训练，有效增强了卷积神经网络学习情感语义的能力，从而提升了模型的准确性。

弱监督学习在医学图像检测中的应用

对NER的监管不力 与ACL 2020接受的论文“没有标签数据的命名实体识别：弱监督方法”相关的源代码。 要求： 您首先应该确保安装以下Python软件包： spacy （版本> = 2.2） hmmlearn snips-nlu-parsers pandas numba scikit-learn 您还应该在Spacy中安装en_core_web_sm和en_core_web_md模型。 要在ner.py运行神经模型，还需要安装pytorch ， cupy ， keras和tensorflow 。 要运行基线，您还需要安装snorkel 。 最后，您还需要下载以下文件并将

本文主要介绍三种典型的弱监督：不完全、不确切和不准确监督。尽管三者可以分开讨论，但是实践中它们通常同时出现。由于篇幅限制，本文实际上扮演了更多文献索引而非文献综述的角色。