Los grandes conjuntos de datos con regiones espaciales asociadas con roles jerárquicos, por ejemplo, este píxel es {radio, rueda, automóvil}, realmente no existen, por lo que no hay mucho trabajo basado en el aprendizaje supervisado para tales tareas. Si le preguntas a un motor de búsqueda en lugar de quora, verás algunos trabajos sobre problemas similares que surgen de ellos desde un punto de vista de minería de datos, pero, francamente, no soy un fanático de este trabajo. Tienden a involucrar modelos con hipótesis bastante específicas sobre cómo representar la partición recursiva de objetos, y estos modelos son a la vez ad-hoc y mediocres en la justificación experimental. Tome esto por lo que vale, obviamente no he leído todo en el mundo y estoy escribiendo esto en un momento específico y tal vez mañana salga algo genial.
El único artículo relacionado con su pregunta que disfruté es Detectores de objetos emergentes en CNN de escena profunda. Muestra que si entrena modelos de redes neuronales para clasificar escenas, por ejemplo, si se trata de un baño o un jardín, resulta que algunas neuronas tendrán altas respuestas debido a la presencia de clases de objetos específicos. Además de ser un hallazgo interesante cuando se ve de forma aislada, creo que este estilo de trabajo está más en el camino correcto porque una interpretación jerárquica particular de una escena debería ser consecuencia de una tarea o una perspectiva de un agente en particular. Por ejemplo, un mecánico que mira un motor verá una estructura muy rica y un conductor común solo necesita ver un binario “¿esto se ve bien o debería llevarlo a un mecánico?”.
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