多示例学习相关论文
脑电情绪识别是一个目前正蓬勃发展的研究领域,对推进人类情绪的理解具有积极作用,在教育、娱乐、安全等领域都有着广阔的应用前景......
在使用传统深度学习进行病理学图像分类时,研究人员经常会因为需要对病理学图像进行大量标记而耗费大量时间和人力。为了降低标记......
随着互联网的飞速发展,在相关领域产生了大量的数据,硬件的计算能力也产生了翻天覆地的变化,逐渐地使得深度学习在人工智能领域有......
近年来,多示例学习（Multiple Instance Learning,MIL）作为一种弱监督学习方法已取得大量研究成果,并广泛应用于教育、安全、医疗等许......
基于深度视频的三维人体行为识别是当前计算机视觉领域非常具发展潜力和活跃的研究课题之一。本文围绕当前三维人体行为研究中面临......
知识图谱作为目前人工智能研究和信息智能化服务的核心技术,往往面临着信息不完整问题。基于深度学习的实体关系抽取方法从无标注......
在机器学习蓬勃发展的大趋势下,多示例学习问题的研究越来越深入,在现实世界中的应用也越来越广泛与多元化。目前,多示例学习的主......
在机器学习领域,多示例学习作为一种弱监督学习方法,已被广泛应用于计算机视觉、文本分类、医学影像分析等领域。近年来,随着深度......
随着计算机技术和生物信息技术的发展,医学信息数据迅猛增长,医疗行业已经进入了大数据时代,计算机辅助诊断（Computer Aided Diagno......
多示例学习(MIL)的任务是训练一个有效的分类器,以处理具有复杂数据结构的包.一个包对应一个样本,由多个实例构成,描述了样本的信......
针对许多多示例算法都对正包中的示例情况做出假设的问题,提出了结合模糊聚类的多示例集成算法(ISFC).结合模糊聚类和多示例学习中......
诊断抑郁症的传统方法是通过面对面的评估和交谈.但是,许多患有抑郁症的患者不愿意在早期阶段就医,从而使病情恶化.为了在早期判断......
人脸表情识别是一种通过计算机视觉方法分析人脸图像中的表情特征并识别其表情类别的技术,是计算机视觉领域的一个重要研究方向。......
近年来,越来越多的租户选择业务上云,以降低运维成本和提高服务质量。部署于云网络上的云网络产品通常采用虚拟化技术,使得同一台......
经过半个多世纪的发展,计算机人脸识别技术取得了长足的进步。目前,可控环境下的人脸识别取得了满意的识别效果。然而,非可控环境......
膜性肾病（MN）是成年人肾病综合症的一种常见类型,发病率高达23.4%。肾穿刺活检是膜性肾病诊断的金标准,传统的病理诊断方法需要医生......
随着生活节奏的不断加快,越来越多的人步入亚健康的状态,心脏疾病的发病人群也越来越多,已经成为全球高发的人类健康威胁第一号病......
随着社会的发展,视频监控摄像头遍布在人们生活和学习的各处场所,保障着社会秩序与人民群众生命财产安全。从视频中自动检测出异常......
近年来,计算机视觉领域中的目标检测理论和应用得到了越来越多的关注。随着科技的进步,运用目标检测技术所诞生的产品目前也越来越......
大数据时代,数据的收集、存储、传输和处理能力正在飞速提升,机器学习正是处理数据时,不可或缺的核心技术.多示例学习是一种重要的......
新型冠状病毒的特点在于其极具感染力、强致病性、高隐蔽性和较长的潜伏期,其引发的新冠肺炎对全球范围内的公共医疗卫生体系、经......
多示例学习是一种新型的机器学习框架,与其他学习框架不同,它从由多个示例组成的包中学习分类器,并对包或示例的标签进行预测。多......
随着国家的繁荣发展,人民的生活水平明显提高,注重物质生活的同时也开始培养内心的精神世界。国画作为我国传统文化的瑰宝之一,受......
人类视觉系统的注意力机制指出,人在观察和评估图像质量的过程中,是由自底向上和自顶向下两部分协同作用,来提取和注意到关键的区......
学生课堂参与度指学生投入在有效课堂教学活动中的时间和精力,直接体现课堂的教学效果和学生学习收获。准确的学生课堂参与度评估......
随着电网设备故障资料的电子化,与电网设备故障相关的文本数据资源迅速增长。为利用其中的知识,本文拟将电网设备故障领域文本蕴含......
本文在MILES算法的基础上，提出了一种利用视觉关键词辞典为特征空间的多示例学习算法，并在示例判定的过程中结合分割实现了目标检测......
本文首先简要介绍多示例学习和PAC学习理论,然后对多示例学习理论分析方面的研究现状进行综述,最后对该领域中有待深入研究问题进......
面对当前复杂场景下异常事件检测算法过度依赖帧级别标记,以及I3D模型耗时长、内存占用大等问题,设计了一种基于I3D的M-I3D模型并......
精选示例特征嵌入多示例学习（MILES）算法在对噪声较强的训练样本进行学习时表现出良好的性能，但其判断规则可能带来遥感影像分类结果......
随着互联网信息的爆炸式增长,文档检索已经成为自然语言处理的热点问题。对于长文本检索,使用传统的基于词频的表示方法往往忽略了......
在计算机视觉领域中，目标跟踪是一个颇具应用价值的研究课题，被广泛地应用于航空、交通、公共安全、军事等方面，一直以来都是人们关注......
人体动作识别和物体显著性检测均是近年来计算机视觉领域的热点研究内容。其中，人体动作识别是视频检索、视频监控以及智能人机交互......
近年来,互联网的飞速发展和数码相机、电脑及智能手机等工具的普及使用,导致图像信息爆炸式增长,如何对这些图像进行分类也便成为......
统计学习理论在低维独立同分布采样的数据上面有很好的理论性质及应用效果。随着应用层面的扩大，结构化数据以及有各种复杂约束的数......
本文结合多示例学习算法,研究并实现了基于图像内容的色情图像监控系统,从理论和实践上对多示例学习算法在图像过滤领域的应用进行......
乳腺癌是一种严重威胁中年女性生命与健康的恶性肿瘤。近年来乳腺癌在中国的发病率呈上升趋势。早发现、早诊断、早治疗能有效提高......
多示例学习(Multiple-Instance Learning)不同于传统的监督学习,在文本分类,图像处理(自然场景分类,基于内容的图像恢复等)等领域,......
多示例学习(Multi-Instance Learning)是一种监督学习框架,由于其对于复杂学习对象的出色表达能力,受到了很多研究者的关注。近年......
基于内容的图像检索（CBIR）力图使用图像的视觉内容，在大规模图像库中寻找用户感兴趣的图像。从20世纪90年代开始，CBIR成为一个活跃的研......
监督学习是机器学习领域研究得最多、应用最为广泛的一种学习框架。在该学习框架下，每个对象由单个示例表示并对应于单个概念标记。......
近年来随着多媒体技术和互联网的飞速发展,图像信息越来越得到重视。如何从大量的图像中快速、有效、准确地搜索到人们感兴趣的图......
随着视频/图像采集技术的发展、硬件计算能力的提高，对视觉内容的分析受到越来越多的关注。物体检测作为许多视觉问题的初始化步骤，......
在视频监控系统中,人们通常关注的是视频中的异常行为,而传统的手工标记异常行为的方法已不能满足人们对于监控系统时效性和准确性......
