参考文献 [1] Ilse, Maximilian, Jakub Tomczak, and Max Welling. "Deep multiple instance learning for digital histopathology."Handbook of Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention. Academic Press, 2020. 521-546. [2] Ilse, Maximilian, Jakub Tomczak, and Max Welling. "Attention-based...
什么是多实例学习(Multiple Instance Learning, MIL)? 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 Le...
多示例学习 (MIL) 是一个概念，它通过一组数据实例来预测一个目标的结果。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...
1. 多示例学习 模糊示例学... ... ) multi-instance learning 多示例学习 )multiple-instance learning多示例学习) fuzzy learning 模糊学习 ... www.dictall.com|基于6个网页 2. 多例学习 多示例多标记学习,multi... ... ) multiple instance active learning 多示例主动学习 )multiple-instance learning多...
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...
Multiple-instance learning (MIL) is a kind of weakly supervised learning where a single label is assigned to a bag of instances. To solve MIL problems, researchers have presented an effective embedding based framework that projects bags into a new feature space, which is constructed from some ...
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。
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...
deep-neural-networksdeep-learningpytorchtransformersemi-supervised-learningweakly-supervised-learningwhole-slide-imagingtumor-detectionself-attentionself-supervised-learningmultiple-instance-learninghistopathologywhole-slide-imagevisiontransformer UpdatedApr 29, 2024 ...
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...