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摘要
受益于深度学习的发展，目标检测技术在各类视觉任务中得到广泛关注。然而，获取目标的边框标注需要高昂的时间和人工成本，阻碍了目标检测技术在实际场景中的应用。为此，该文在仅使用图像类别标签的基础上，提出一种基于高分辨率类激活映射算法的弱监督目标实时检测方法，降低网络对目标实例标注的依赖。该方法将目标检测细划分为弱监督目标定位和目标实时检测两个子任务。在弱监督定位任务中，该文利用对比层级相关性传播理论设计了一种新颖的高分辨率类激活映射算法(HR-CAM)，用于获取高质量目标类激活图，生成目标伪检测标注框。在实时检测任务中，该文选取单镜头多盒检测器(SSD)作为目标检测网络，并基于类激活图设计目标感知损失函数(OA-Loss)，与目标伪检测标注框共同监督SSD网络的训练过程，提高网络对目标的检测性能。实验结果表明，该文方法在CUB200和TJAB52数据集上实现了对目标准确高效的检测，验证了该文方法的有效性和优越性。
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