Abstrakt. Vid innehållsbaserad bildsökning (CBIR) och bildvisning är det ofta önskvärt att automatiskt lokalisera de regioner som är av intresse (ROI) i bilderna. Detta kan åstadkommas med multi-instance inlärningstekniker genom att behandla varje bild som en påse av instanser (regioner). Många SVM-baserade metoder är framgångsrika i att förutsäga påsetiketter, men få av dem kan hitta ROI. Dessutom är de ofta baserade på antingen lokal sökning eller en EM-strategi, och kan lätt fastna i lokala minima. I detta dokument föreslår vi två konvexa optimeringsmetoder som maximerar marginalen för begrepp via nyckelinstansgenerering på instansnivå respektive på säcknivå. Vår formulering kan lösas effektivt med en skärplansalgoritm. Experiment visar att de föreslagna metoderna effektivt kan lokalisera ROI, och de uppnår också prestanda som är konkurrenskraftiga med toppmoderna algoritmer på referensdatamängder.
Metod REF föreslog två konvexa optimeringsmetoder som maximerar marginalen av begrepp via nyckel instansgenerering på instansnivå och säck-nivå för att lokalisera de regioner av intresse (ROI) i bilderna automatiskt.
A convex method for locating regions of interest with multiinstance learning
{'venue': 'In ECML, 2009a', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}