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......
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。......
机器学习技术,尤其是深度学习技术,在很多实际应用场景中发挥了巨大的作用。但是传统机器学习在训练和应用的过程中需要满足以下特......
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......
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......
伴随着信息革命所带来的技术变革,人类社会所产生的信息规模正经历着爆炸式的增长和传播。然而,面对海量信息的涌入,互联网中的高......
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......
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......
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......
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......
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......
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......
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......
多示例学习是继监督学习、无监督学习、强化学习之后的第四类机器学习框架。与以往的三大学习框架不同,多示例学习的训练数据中样......
上个世纪90年代，Dietterich等人在研究分子活性预测问题时，最先提出了多示例学习模型。多示例学习被认为是高信噪比、高歧义性的一种......
在基于内容的图像检索领域中,如何学习出用户的高层语义概念是解决“语义鸿沟”的有效途径。用户关注概念区域是用户高层语义在图......
多示例学习的主要目的是通过学习训练集中的概念,为一些不可预知的包获取正确的类别标签。目前大量学者对多示例学习的理论及应用......
上世纪90年代,Dietterich等人在药物活性预测问题的研究中提出了多示例学习的概念。在该学习模型中,训练样本的歧义性比较特殊,使......
网络的发展为我们带来了丰富的视觉信息,利用图像搜索引擎可以搜集到成千上万的图像,这其中包含有大量的各地风景名胜图像,它们从......
随着多媒体技术和图像采集设备的发展,图像数据以前所未有的速度增长,如何有效地分析、组织和管理这些海量的图像资源,使得基于内......
传统的基于文本的图像检索存在耗费人力、信息不完整、歧义性等问题,促使了基于内容的图像检索的出现。基于内容的图像检索分为基......
由于文本检索的巨大成功,目前主流的图像搜索引擎如Google、百度等对图像检索采用的还是基于文本关键词的方式,即根据图像周围的文......
随着多媒体技术和互联网技术的发展,图像信息越来越得到人们的重视。如何有效、准确地从大量的图像数据库中查找出人们感兴趣的图......
近年来，由于互联网及多媒体技术的飞速发展，使得人们所接受的大部分信息是图像或视频信息，但是由于图像的底层特征与高层语义之间存在......
