wsddn.pytorch: 利用最新版PyTorch实现弱监督深度检测网络

简介：
简介：wsddn.pytorch 是一个使用最新版本 PyTorch 实现的项目，专注于弱监督下的深度目标检测技术，为研究者提供高效灵活的学习框架。 使用最新版本的PyTorch实施Weakly Supervised Deep Detection Networks (WSDDN)。 Bilen, H., & Vedaldi, A. (2016). Weakly supervised deep detection networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 2846-2854). 实施差异包括使用了亚当优化器（Adam）而不是随机梯度下降法（SGD），并且没有添加空间正则化器。 实验结果显示，基于VGG16的模型在EB + Box Sc. L型案例中最接近原文结果，报告为30.4 mAP。而基于AlexNet的模型最接近于EB + Box Sc. 模型S的结果，其mAP值为33.4。当使用VGG16作为基础模型时，实验中得到了相应的结果数据。