Abstrakt. Metrisk inlärning syftar till att hitta ett avstånd som approximerar en uppgiftsspecifik uppfattning om semantisk likhet. Vanligtvis är ett Mahalanobis avstånd lärt sig från par av data som betecknas som semantiskt liknande eller inte. I detta dokument lär vi oss sådana mått i en svagt övervakad miljö där "påsar" av instanser är märkta med "påsar" av etiketter. Vi formulerar problemet som en flera instans lärande (MIL) problem över par av väskor. Om två påsar delar minst en etikett, märker vi paret positivt, och negativt annars. Vi föreslår att lära sig en metrisk med hjälp av de märkta par påsar, vilket leder till MildML, för flera fall logistiska discriminant metrisk inlärning. MildML itererar mellan uppdateringar av metriska och urval av putativ positiva par av exempel från positiva par påsar. För att utvärdera vårt tillvägagångssätt introducerar vi en stor och utmanande datauppsättning, Labeled Yahoo! Nyheter, som vi har manuellt kommenterat och innehåller 31147 upptäckta ansikten 5873 olika människor i 20071 bilder. Vi grupperar de ansikten som upptäcks i en bild i en påse, och grupperar de namn som upptäcks i bildtexten till en motsvarande uppsättning etiketter. När etiketterna kommer från manuell annotering, finner vi att MildML med hjälp av påsen-nivå annotation utför såväl som fullt övervakad metrisk inlärning med hjälp av instans-nivå annotation. Vi anser också prestanda i fallet med automatiskt extraherade etiketter för påsar, där vissa av påsetiketterna inte motsvarar något exempel i påsen. I detta fall MildML fungerar betydligt bättre än att förlita sig på bullriga instans-nivå anteckningar som härrör från påsen nivå notation genom att lösa ansiktsnamn associationer i bilder med sina bildtexter.
I REF face-name association hanteras som en flera instans inlärningsproblem över par påsar, där ett par påsar är märkt som positivt om de delar minst ett namn i sin bildtext.
Multiple instance metric learning from automatically labeled bags of faces
{'venue': 'In Proc. ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}