Multiple Instance Learning

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多示例学习 multiple instance learning (MIL)

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…

Multiple Instance Learning

///////////////////////////////////////////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…

ObjecT4：On-line multiple instance learning （MIL）学习

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…

[paper reading] C-MIL: Continuation Multiple Instance Learning for Weakly Supervised Object Detection CVPR2019

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…

论文笔记（5）：Fully Convolutional Multi-Class Multiple Instance Learning

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…

读《Tooth-Marked Tongue Recgnition Using Multiple Instance Learning and CNN Features》

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.…

Multiple Instance .NET Windows Service

It's not readily apparent how to install a Windows Service multiple times on a single machine. At first glance, it seems like it's not supported by the operating system. When attempting to install a second instance of a service using InstallUtil on t…