multiple-instance-learning

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: Breast Ultrasound Image Classification Based on Multiple-Instance Learning 论文提出了一种采用多示例学习（Multiple-Instance Learning，MIL）方法来解决BUS图像分类问题的方案。鉴于BUS图像的复杂性，论文中提出了一个泛化的MIL方法。首先，使用自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）将...
评级：0 浏览量：118 收藏量：0 资源大小：165KB 上传时间：2021-02-21

: An Iterative Instance Selection Based Framework for Multiple-Instance Learning 本文提出了一种基于迭代实例选择的多实例学习（Multiple-Instance Learning, MIL）框架，该框架通过将示例（即实例袋）嵌入到由某些概念（表示为选定实例）形成的新特征空间来解决MIL问题。在以往的研究中，大多数...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：395KB 上传时间：2021-02-06

: Interactive localized content based image retrieval with multiple-instance active learning 首先，“多示例学习”（Multiple-instance learning, MIL）是一种机器学习范式，用于解决部分标注信息可用的情况，其中一个“示例”（instance）是一个包（bag），而一个“包”包含多个“示例”，但只有包的标注信息...
评级：0 浏览量：84 收藏量：0 资源大小：428KB 上传时间：2021-02-20

: MR-MIL: Manifold Ranking Based Multiple-Instance Learning for Automatic Image Annotation 标题中提到的“MR-MIL”是“Manifold Ranking Based Multiple-Instance Learning”的缩写，它指的是基于流形排名的多示例学习方法，用于自动图像标注。描述中强调了该研究提出了一种新的图像标注方案，其基础是多...
评级：0 浏览量：90 收藏量：0 资源大小：190KB 上传时间：2021-02-20

: Multiple-Instance feature extraction at the bag and instance levels using the maximum trace-... 本文提出了一种名为“Multiple-Instance Feature Extraction (MIFE)”的新框架，该框架利用最大迹差（Maximum Trace-Difference）准则来实现多实例学习（Multiple-Instance Learning, MIL）中的特征提取。...
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：184KB 上传时间：2021-02-07

: multiple instance learning for natural scene classification 根据提供的文件信息，可以看出这篇文章的核心内容是关于多示例学习（Multiple Instance Learning，简称MIL）在自然场景分类中的应用。以下是对标题、描述和部分内容中涉及知识点的详细阐述： 1. 多示例学习（MIL）:...
评级：0 浏览量：109 收藏量：0 资源大小：448KB 上传时间：2015-03-19

: Multiple Instance Learning 2009 Multiple Instance Learning- by UCSD computer vision
评级：4 浏览量：126 收藏量：0 资源大小：3.08MB 上传时间：2011-12-08

: Multi-Label Ensemble Learning Multi-label learning aims at predicting potentially multiple labels for a given instance. Conventional multi-label learning approaches focus on exploiting the label correlations to improve the ...
评级：0 浏览量：226 收藏量：0 资源大小：365KB 上传时间：2016-02-29

: 【CVPR2019】C-MIL: Continuation Multiple Instance Learning for Weakly Supervised Object Detection 【CVPR2019】C-MIL: Continuation Multiple Instance Learning for Weakly Supervised Object DetectionMIL回顾介绍凸性分析Continuation MIL MIL回顾介绍 MIL将图片视为“包”，Bi∈BB_i\in BBi∈B为第iii个包...
评级：0 浏览量：225 收藏量：0 资源大小：403KB 上传时间：2021-01-07

: Multiple Instance Learning Tracking 在这种背景下，多示例学习（Multiple Instance Learning, MIL）作为一种强大的机器学习框架，应运而生，并在目标跟踪领域展现出显著的优势。多示例学习的核心思想是将一组样本看作一个“袋”（bag），其中包含若干...
评级：5 浏览量：115 收藏量：0 资源大小：25.26MB 上传时间：2013-01-16

: ROBUST OBJECT TRACKING VIA ONLINE MULTIPLE INSTANCE METRIC LEARNING 3. 在线多示例度量学习(online multiple instance metric learning)：这是一种适应性捕捉外观变化的新方法，它通过在线度量学习来匹配目标对象的不同外观，并同时将目标与背景分离。这种方法能够在多示例设定下，...
评级：0 浏览量：88 收藏量：0 资源大小：1.39MB 上传时间：2021-02-10

: Multi-Instance-Experiments:“多实例学习中的实例级精度与包级精度”实验的 Python 实现，Gitte ... #Multi-Instance-Experiments 作者：Gitte Vanwinckelen (gitte.vanwinckelen at cs.kuleuven.be) ＃＃概述此存储库包含以下实验的 Python 实现： ''多实例学习中的实例级精度与包级精度''。 Gitte Vanwinckelen...
评级：0 浏览量：77 收藏量：0 资源大小：11.49MB 上传时间：2021-06-28

: Revisiting multiple instance neural networks Of late, neural networks and Multiple Instance Learning (MIL) are both attractive topics in the research areas related to Artificial Intelligence. Deep neural networks have achieved great successes in...
评级：0 浏览量：176 收藏量：0 资源大小：845KB 上传时间：2019-04-18

: Visual tracking based on Distribution Fields and online weighted multiple instance learning This paper presents an improved multiple instance learning (MIL) tracker representing target with Distribution Fields (DFs) and building a weighted-geometric-mean MIL classifier. Firstly, we adopt DF ...
评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：2.78MB 上传时间：2021-02-21

: Visual tracking based on particle filter and weighted multiple instance learning 多示例学习（Multiple Instance Learning, MIL）方法被应用于目标跟踪，其能够在一定程度上缓解跟踪中的漂移问题。然而，传统的MIL跟踪器在学习过程中未能有区别地考虑样本和实例的重要性。粒子滤波器被用于利用学习...
评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：1.05MB 上传时间：2021-02-09

: opencv_contrib-3.4.10.zip 1. **目标跟踪算法**：OpenCV中的目标跟踪模块提供了多种算法，如MIL（Multiple Instance Learning）、KCF（Kernelized Correlation Filter）、TLD（Tracking, Learning, Detection）等。这些算法在`opencv_contrib`...
评级：0 浏览量：258 收藏量：0 资源大小：54.7MB 上传时间：2020-12-06

: 几篇CVPR关于multi-task的整理一、多任务课程学习Curriculum Learning of Multiple Tasks 1 --------------^CVPR2015/CVPR2016v--------------- 5 二、词典对分类器驱动卷积神经网络进行对象检测Dictionary Pair Classifier Driven ...
评级：5 浏览量：2220 收藏量：5 资源大小：10.38MB 上传时间：2017-11-02

: learning-from-multi-label-data AT ECML PKDD 2009 active learning, multi-instance learning, dimensionality reduction, etc. Initial attempts on multi-label learning date back to 1999 with works on multi-label text categorization. In recent years, the ...
评级：0 浏览量：168 收藏量：0 资源大小：2.18MB 上传时间：2016-02-29

: Atten_Deep_MIL:基于注意力的 Deep MIL 实现与应用在项目“ ”@ ，我在 ICML 2018 论文“Attention-based Deep Multiple Instance Learning”（）中撰写了Keras版本这个 repo 为 Keras 用户分享解决方案。可以在找到官方 Pytorch 实现。我使用Tensorflow后端建造...
评级：0 浏览量：594 收藏量：2 资源大小：767KB 上传时间：2021-05-29

: Deep Learning for Weakly-Supervised Object Detection and Object 在弱监督设置下，研究人员提出了多种策略，如类激活映射（Class Activation Maps, CAM）、分区域预测（Part-based Models）、多实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）等，以挖掘潜在的语义信息并生成近似的...
评级：0 浏览量：89 收藏量：0 资源大小：917KB 上传时间：2021-09-23

: Kotlin - Kotlin Language Documentation 2.0.0 The “Hello World” program is a traditional first step in learning a new programming language. Here’s how you would write it in Kotlin: ```kotlin fun main() { println("Hello, world!") } ``` This ...
评级：0 浏览量：35 收藏量：0 资源大小：39.53MB 上传时间：2024-06-30

: Computer-Aided Endoscopic Diagnosis Without Human Specific Labeling Most state-of-the-art computer-aided endoscopic diagnosis methods require pixelwise labeled data to train various supervised machine learning models. However, it is a tedious and time-consuming work ...
评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：990KB 上传时间：2021-02-08

: OpenTLD-master.rar OpenTLD（Tracking-Learning-Detection）是一个开源的长时间目标跟踪算法，其核心在于结合了跟踪、学习和检测三个关键步骤，从而实现对运动目标的稳定跟踪。本篇文章将详细探讨OpenTLD的工作原理、特点以及应用。 1...
评级：0 浏览量：97 收藏量：0 资源大小：30.76MB 上传时间：2021-08-09

: MI-AOD:用于对象检测的多实例主动学习代码，CVPR 2021 MI-AOD 语言：| 英语介绍这是用于对象检测的多实例主动学习的代码（PDF暂时不可用），CVPR 2021。其他介绍和数据暂时不可用。安装推荐使用Linux平台（我们是Ubuntu 18.04 LTS）和，因为它们可以方便，高效地...
评级：0 浏览量：250 收藏量：0 资源大小：12.46MB 上传时间：2021-04-01

: AttentionbasedMIL-tf2.0 在IT领域，特别是计算机视觉和深度学习中，"AttentionbasedMIL-tf2.0"是一个结合了注意力机制（Attention Mechanism）与多实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）的概念，并利用TensorFlow 2.0框架实现的项目...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：3.74MB 上传时间：2021-04-10

: Android和桌面上的对象跟踪 BoofCV同样提供了多种桌面平台的跟踪器，如TLD（Temporal Localized Detection）和MIL（Multiple Instance Learning）。 1. **读取视频**：使用BoofCV的视频读取接口读取视频流。 2. **选择跟踪器**：根据应用场景...
评级：0 浏览量：31 收藏量：0 资源大小：217KB 上传时间：2021-04-08

: Multi-Label dimensionality Reduction Multi-Label dimensionality Reduction Multi-label learning concerns supervised learning problems in which each instance may be associated with multiple labels simultaneously. A key difference between ...
评级：0 浏览量：103 收藏量：0 资源大小：2.73MB 上传时间：2018-07-05

: ICCV2015 (5).zip "Simpler Non-Parametric Methods Provide as Good or Better Results to Multiple-Instance Learning.pdf"挑战了传统的参数化方法，证明了更简单的非参数化方法在多实例学习中也能达到甚至优于参数化方法的效果，这...
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：154.1MB 上传时间：2019-10-09

: opencv3.4.9+contribe编译，无cuda OpenCV提供了多种跟踪算法，如KCF（Kernelized Correlation Filter）、MIL（Multiple Instance Learning）、TLD（Tracking-Learning-Detection）等，这些算法可以帮助在视频序列中持续追踪目标物体。编译OpenCV...
评级：0 浏览量：171 收藏量：0 资源大小：65.42MB 上传时间：2020-05-18

: Anomaly Detection-1.pptx 这篇来自CVPR2018的文章聚焦于解决这一问题，提出了一个名为UCF-Crime的数据集，并利用多示例学习（Multiple Instance Learning, MIL）的方法进行异常检测。这种方法在实际应用中表现出了良好的效果，且具有较高的...
评级：0 浏览量：124 收藏量：0 资源大小：49.79MB 上传时间：2020-12-03

: pytorch_MELM:弱熵目标检测的最小熵潜模型的pytorch实现 pytorch_MLEM 消息。这个仓库现在支持pytorch-1.0和更高版本！！！我从借用了代码，并从中一些实现想法。这是MELM的简化版本，在pytorch中带有上下文，用于《弱监督对象检测的最小熵潜在模型》，这是和被接受的...
评级：0 浏览量：165 收藏量：0 资源大小：1.01MB 上传时间：2021-05-27

: Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos 本文介绍了一种基于深度多实例学习（Deep Multiple Instance Learning, Deep MIL）框架的方法，旨在通过利用正常和异常视频数据来训练模型，而无需对训练视频中的异常片段进行手动标注，从而大大减少了标注工作量。...
评级：0 浏览量：24 收藏量：0 资源大小：2.98MB 上传时间：2024-07-15

: 项目实战-目标追踪.zip 4. MIL（Multiple Instance Learning）：MIL追踪器利用了多个实例学习的思想，通过比较不同候选区域的特征，选择最相似于初始目标的区域作为追踪结果。这种方法对于目标外观变化有较好的适应性。 5. TLD（Tracking-...
评级：0 浏览量：195 收藏量：2 资源大小：125.33MB 上传时间：2020-05-07

: Moving-Target-Tracking-with-OpenCV - **TLD（Tracking-Learning-Detection）**：一种自适应的跟踪系统，结合了短期跟踪、长期跟踪和重新检测。 4. **Java API实现** OpenCV为Java提供了丰富的API接口，开发者可以通过以下步骤进行目标跟踪： 1. ...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：146.19MB 上传时间：2021-06-02

: MIAL：用于对象检测的多实例主动学习的代码，CVPR 2021 语言：|介绍这是（CVPR 2021）的代码。安装推荐使用Linux平台（我们是Ubuntu 18.04 LTS）和，因为它们可以方便，高效地安装和管理环境和软件包。建议使用TITAN V GPU和带有，因为它们可以加快模型训练的速度。...
评级：0 浏览量：388 收藏量：1 资源大小：12.63MB 上传时间：2021-03-03

: 通过多实例深度学习进行用户个性化满意度预测 ### 通过多实例深度学习进行用户个性化满意度预测 #### 概述随着互联网技术的快速发展，社区问答（Community Question Answering, CQA）服务已成为网络用户获取信息的重要途径之一。这种服务模式允许用户提出问题...
评级：0 浏览量：233 收藏量：2 资源大小：1.78MB 上传时间：2021-03-05

: mil:适用于Python的多实例学习库 mil：适用于Python的多实例学习库当研究一个研究问题时，我发现自己使用了框架，我发现它非常有趣且独特。在仔细回顾了文献之后，我决定尝试针对所解决问题的几种算法，但是令人惊讶的是，对于任何编程语言，都没有...
评级：0 浏览量：371 收藏量：2 资源大小：9.95MB 上传时间：2021-05-04

: elasticsearch-py-readthedocs-io-en-7.7.1.pdf This means that multiple threads can safely use the same client instance without causing conflicts or data corruption. ##### SSL and Authentication (Page 10) The library supports secure ...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：440KB 上传时间：2024-07-09

: 基于多核融合的多实例多标签场景分类方法多实例多标签学习是多标签分类中多实例学习的扩展，已成功应用于图像分类中。在现有算法中，通常将袋子中实例的分布相互独立，这在图像分类中很难保证。考虑中在一个袋子实例的相关性，inthis本文基于多内核场景...
评级：0 浏览量：345 收藏量：0 资源大小：708KB 上传时间：2021-03-16

: Chapter-10.zip_tracking feature_tracking points 此外，还有MIL（Multiple Instance Learning）、TLD（Tracking, Learning, Detection）以及DeepSORT等高级跟踪器，它们结合机器学习和深度学习技术，以提高跟踪性能和鲁棒性。在实际应用中，特征点跟踪面临诸多...
评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：12KB 上传时间：2022-09-22

: Toward Joint Thing-and-Stuff Mining for Weakly Supervised MoIPool能够从任意形状的分割区域中提取固定大小、像素精确的特征图，使全景挖掘分支能够利用多示例学习（Multiple Instance Learning，MIL）以统一的方式识别事物和材质分割。在全景挖掘的基础上，作者还引入了...
评级：0 浏览量：72 收藏量：0 资源大小：1.09MB 上传时间：2021-11-17

: Leveraging_Loosely-Tagged - **解决方案**：为了利用这些松散标记的图像进行对象分类器的训练，研究者提出了一种基于多重实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）的方法。该方法将每张松散标记的图像分割成多个图像实例（如图像区域），...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：3.64MB 上传时间：2012-07-03

: matlab代码做游戏-LearnOpenCV:学习OpenCV 例如，使用`cv.HOGDescriptor`可以实现行人检测，而`cv.Tracker`类则支持多种跟踪算法，如KCF（Kernelized Correlation Filters）和MIL（Multiple Instance Learning）。颜色空间转换在游戏开发中也扮演着重要角色...
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：217.8MB 上传时间：2021-05-21

: GPU Instancer 0.9.0 GPU Instancer provides user friendly tools to allow everyone to use Indirect GPU Instancing without having to go through the deep learning curve of Compute Shaders and GPU infrastructure. Also, an API...
评级：1 浏览量：389 收藏量：0 资源大小：67B 上传时间：2018-10-09

: matlabauc代码-mil:Matlab的多实例学习工具箱在机器学习领域，多实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）是一种处理不确定性和模糊性的有效方法，它源于模式识别和计算机视觉中的“袋”（bag）概念。在 MIL 中，每个样本由多个实例组成，其中至少有一个...
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：314KB 上传时间：2021-05-24

: 使用MIL-NCE在HowTo100M上训练的S3D文本-视频模型_Pyth.zip 多实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）是一种机器学习方法，它允许模型从一组不确定的、可能包含正负样本的“bags”（集合）中学习。在视频理解中，一个bag可能是一段视频，其中包含多个视频帧，而每个帧...
评级：0 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：9KB 上传时间：2023-04-05

: 通过多实例判别学习对卫星图像进行弱监督车辆检测卫星图像中的车辆检测已经引起了广泛的研究兴趣，具有广泛的应用潜力。主要挑战在于难以在卫星图像的所有分辨率和成像条件下标记足够的训练实例（车辆矩形），这会降低相应训练的车辆检测器的性能。...
评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：768KB 上传时间：2021-03-08

: CCNP-BCMSN课堂笔记 - **MSTP**（Multiple Spanning Tree Protocol）：将多个VLAN划分为一个或多个实例，每个实例维护自己的生成树，以减少资源消耗。 - 配置示例： ```sh SW1(config)#spanning-tree mode mst SW1(config)#spanning...
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：1.6MB 上传时间：2011-05-14

: DrawPanel-_3.rar_MIL9_drawingpanel_mil9.0 MIL9.0（Multiple Instance Learning）是一种高级的模式识别算法，其在图像分析、目标检测等领域有着广泛的应用。本篇将详细介绍如何在VC2005环境下，利用MIL9.0进行模式匹配的实例开发。首先，我们来理解一下MIL...
评级：0 浏览量：31 收藏量：0 资源大小：9.23MB 上传时间：2022-09-23

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