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arXiv Computer Science AIAprendizaje activo de bajo costo para segmentación de imágenes referenciales y localización
Se presenta un marco de aprendizaje activo para la localización visual (VG) que aborda el desafío de obtener expresiones referenciales precisas a partir de imágenes sin texto. El método introduce una función de adquisición llamada Referencia de Ambigüedad de Región para priorizar imágenes con alta ambigüedad visual. Los experimentos demuestran que este marco supera a otros métodos de aprendizaje activo y acelera el etiquetado de descripciones.