[3] Shao, Zhuchen, et al. "Transmil: Transformer based correlated multiple instance learning for whole slide image classification."Advances in Neural Information Processing Systems34 (2021). [4] Wikipedia contributors. "Multiple instance learning."Wikipedia, The Free Encyclopedia. Wikipedia, The Free...
在机器学习中,大多数方法都依赖于“强监督学习”,也就是每个训练样本都带有明确的标签。例如,给你一堆猫和狗的图片,模型会根据每张图片对应的标签(猫或狗)来学习特征。然而,在现实世界中,标注数据并不是总能这么精确。这时候,多实例学习(Multiple Instance Learning, MIL)作为一种特殊的弱监督学习方法就派上用场...
这个概念源于一组包含少量数据实例的集合，例如钥匙链中的钥匙。在 MIL 的例子中，我们有一组人，每个人都有一个包含钥匙的钥匙链，其中有些人能进入某个房间，有些人不能。任务是预测某个钥匙或钥匙链是否能让你进入那个房间。
此类问题，即为多实例学习（Multiple Instance Learning）所解决。多实例学习的核心概念是每个训练数据集由包（Bag）组成，包内包含无标记的实例集合。包有训练标记，如果包内存在至少一个正标记实例，则包整体标记为正；对于负标记包，所有实例标记为负。训练时给包标记而非实例，但实例存在正负类别。多实...
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(multiple instance learning)定义 摘自:Solving the multiple instance problem with axis-parallel rectangles. Thomas G. Dietterich et al. 1997. 分类: Deep Learning 标签: 多示例学习 , multiple instance learning 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Picassooo 粉丝- 53 关注- 4 会员号:...
1. 解释什么是“多实例学习(Multiple Instance Learning, MIL)” 多实例学习(Multiple Instance Learning, MIL)是一种特殊的机器学习框架,它处理的是一组由多个实例组成的“包”(bag)。在这些包中,整个包的标签是已知的(例如,一个包被标记为正类或负类),但包内单个实例的标签是未知的。MIL的目标是学习一个模...
嵌入式的范式也包括两步。首先，通过神经网络推理得到每个实例的特征表示。接着，MIL池化层结合每个实例的特征表示，获得整个袋的特征表示。最后，MIL预测层推理，推断整个袋的标签。该方法通过使实例共享共同的神经网络，使所有袋被嵌入相同的空间。相较于基于实例的方法，其在分类任务上的性能更好，但可...
多示例学习（Multiple Instance Learning）与弱监督（weakly supervised）紧密相连，弱监督包含三个层面：数据标签的不完整性、标签的准确性问题以及标签的精确性问题。在多示例学习中，我们面对的是一种特殊的训练数据。这种数据具有标签，标签分为正负两类。然而，与普通监督学习不同，这里的标签不是针对单个...