Одна из важнейших задач в машинном обучении — детектирование объектов (Object Detection). Недавно был опубликован ряд алгоритмов машинного обучения основанных на глубоком обучении (Deep Learning) для детектирования объектов. Эти алгоритмы занимают одно из центральных мест в практических приложениях компьютерного зрения, в частности, очень популярные сейчас самоуправляемые автомобили (Self-Driving Cars). Но все эти методы являются методами обучения с учителем, т.е. им необходим размеченный набор данных (Dataset) огромного размера. Естественно возникает желание иметь модель способную обучаться на «сырых» (неразмеченных) данных. Я попытался проанализировать существующие методы и также указать возможные пути их развития. Всех желающих милости прошу под кат, будет интересно.