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J-GLOBAL ID：201702263855466269   整理番号：17A1257203

交差確認平滑マルチインスタンス学習【Powered by NICT】

Cross-validated smooth multi-instance learning

著者 (6件)： Li Dayuan (Institute of Machine Learning and Systems Biology, College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Caoan Road 4800, Shanghai 201804, China) ,  Zhu Lin (Institute of Machine Learning and Systems Biology, College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Caoan Road 4800, Shanghai 201804, China) ,  Bao Wenzheng (Institute of Machine Learning and Systems Biology, College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Caoan Road 4800, Shanghai 201804, China) ,  Cheng Fei (Beijing E-Hualu Info Technology Co., Ltd, Beijing, China) ,  Ren Yi (Beijing E-Hualu Info Technology Co., Ltd, Beijing, China) ,  Huang De-Shuang (Institute of Machine Learning and Systems Biology, College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Caoan Road 4800, Shanghai 201804, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCNN  ページ： 1321-1325  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像中のオブジェクト局在化の問題は,画像分類,オブジェクト検出および視覚追跡を含むコンピュータビジョンアプリケーションにおいて普遍的に現れた。最近,教師つき学習,教師なし学習と強化学習と比較して第四の機械学習フレームワークである多重インスタンス学習(MIL)は,画像における物体位置決めで良好な効果を得られることが確認されていることを示した。本論文では,古典的なMIL問題,交差検証平滑マルチインスタンス学習(CVS MIL)を解くための新しい方法を提案した。インスタンスの陽性を連続変数として。ソフトマックスモデルを用いて,例とバッグ間の架橋をもたらし,共同統一的フレームワークの中でバッグラベルおよびインスタンスラベルを最適化することである。徹底的な実験は,CVS MILは一貫して種々のMILベンチマーク上で優れた性能を達成することを示した。は,課題含みのビジョンタスク,共通オブジェクト発見のためのC VS MILを適用した。Pascal VOCデータセット上のオブジェクト発見の最先端技術の結果は,提案した方法の利点を確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 教師つき学習 ,  コンピュータビジョン ,  多重化 ,  最適化 ,  教師なし学習 ,  *学習 ,  ベンチマーク ,  強化学習 ,  画像 ,  位置決め ,  機械学習
準シソーラス用語： 連続変数 ,  ビジュアルトラッキング ,  物体検出 ,  画像分類 ,  *マルチインスタンス学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 交差 ,  マルチインスタンス学習