多示例学习:包(bags) 和 示例 (instance). 包是由多个示例组成的,举个例子,在图像分类中,一张图片就是一个包,图片分割出的patches就是示例.在多示例学习中,包带有类别标签而示例不带类别标签,最终的目的是给出对新的包的类别预测. 多示例学习是弱监督学习中的一个popular的方法.用于训练分类器的instance是没有类别标记的,但是bags却是有类别标记的,这一点与以往所有框架均不甚相同. 多示例学习中的规则:如果一个bag 里面存在至少一个instance被分类器判定标…

原文链接:http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/19235391 用到论文,直接看翻译. 文章:Robust object tracking with on-line  multiple instance learning   Boris Babenko, Student Member, IEEE, Ming-Hsuan Yang, Senior Member, IEEE and Serge Belongie, Member, IEEE :P…

///////////////////////////////////////////推荐学习组////////////////////////////// http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/ //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 多示例学习(Multiple Instance Learning) 今天一直在准备组会semina…

本人 组会汇报的一篇关于齿痕舌判定的文章,贴上PPT 涉及多示例学习和神经网络方面知识. 准确率有待提高哈哈.…

MIL陷入局部最优,检测到局部,无法完整的检测到物体.将instance划分为空间相关和类别相关的子集.在这些子集中定义一系列平滑的损失近似代替原损失函数,优化这些平滑损失. C-MIL learns instance subsets, where the instances are spatially related, i.e., overlapping with each other, and class related, i.e., having similar object class…

这篇论文主要介绍了如何使用图片级标注对像素级分割任务进行训练.想法很简单却达到了比较好的效果.文中所提到的loss比较有启发性. 大体思路: 首先同FCN一样,这个网络只有8层(5层VGG,3层全卷积).不同的是由于图片只有image-level的标注,所以输出图像的清晰度无法保证,所以没有反卷积.图片的分辨率很低很低,但这相对于我们的期望已经很好了. FCN框图 LOSS: 这个loss说明了很多道理,我们先贴原文: 我们只关注1.该图片中有label的dense output2.含有该lab…

一个主要的跟踪系统包含三个成分:1)外观模型,通过其可以估计目标的似然函数.2)运动模型,预测位置.3)搜索策略,寻找当前帧最有可能为目标的位置.MIL主要的贡献在第一条上. MIL与CT的不同在于后者是通过感知矩阵进行特征提取,而MIL是通过boosting框架来进行特征选择,选择出来的特征(高斯分布)作为分类器用于对采样图像块的筛选,响应最大采样帧即估计目标. 多示例学习考虑的问题就是类别里含有大量难以去除的噪声,其将样本看成包(bag)的形式,一个bag中包含若干示例(即一个样本及其标签f…

Deep Learning(深度学习)学习笔记(不断更新): Deep Learning(深度学习)学习笔记之系列(一) 深度学习(Deep Learning)资料(不断更新):新增数据集,微信公众号写的更全些 为了您第一时间能获取到最新资料,请关注微信公众号:大数据技术宅 深度学习(Deep Learning)资料大全(不断更新) 相关Paper(不断更新) 笔者先从多个渠道整理了几篇,后续边看边更新. 1.Densely Connected Convolutional Networks 2.…

多视图学习(multi-view learning) 前期吹牛:今天这一章我们就是来吹牛的,刚开始老板在和我说什么叫多视图学习的时候,我的脑海中是这么理解的:我们在欣赏妹子福利照片的时候,不能只看45度角的吧,要不那样岂不是都是美女了,这还得了.所以我们要看各个角度的照片,打击盗版美女,给大家创建一个真诚的少点欺骗的和谐世界.所以说,多视图学习就是360度,全方位无死角的欣赏(学习)然后得到最接近真实值的判定. 话说那么一天啊,一个人和一个蚂蚁在对话,他们看着一个米饭粒,人说,这个米饭粒胖嘟嘟的…

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…