摘要

我们提出了一种用于绘画中物体弱监督检测的方法。在训练过程中，仅需要图像级别的注释。结合我们多实例学习方法的高效性，这使得可以从全局注释的数据库中即时学习新的类别，从而避免了手动标记物体这一繁琐的任务。我们在多个数据库上进行了实验，结果表明放弃实例级别的注释只会导致轻微的性能损失。此外，我们还引入了一个新的数据库——IconArt，在该数据库上对一些无法从照片中学习到的类别（如耶稣圣婴或圣塞巴斯蒂安）进行了检测实验。据我们所知，这是首次进行自动（在我们的案例中为弱监督）检测绘画中的图像志元素的实验。我们认为，这种方法对于帮助艺术史学家探索大型数字数据库具有重要意义。