Abstrakt. I det här dokumentet tar vi upp problemet med multi-instance-learning (MIL) när påsetiketter naturligt representeras som ordinala variabler (Multi-instance-ordinal regression). Dessutom överväger vi fallet där påsar är temporal sekvenser av ordinala instanser. För att modellera detta föreslår vi romanen Multi-Instance Dynamic Ordinal Random Fields (MI-DORF). I den här modellen behandlar vi explicit-etiketter inuti påsen som latenta ordinala tillstånd. MIL antagande modelleras genom att införliva en hög ordning kardinalitet potential relaterade påse och instans-märkningar, i energifunktionen. Vi visar fördelarna med den föreslagna strategin för uppgiften att svagt övervakad smärtintensitet uppskattning från UNBC Shoulder-Pain Database. I våra experiment överträffar det föreslagna tillvägagångssättet betydligt alternativa icke-ordinala metoder som antingen ignorerar antagandet om MIL, eller inte modellerar dynamisk information i måldata.
Ruiz m.fl. I REF föreslogs multi-instance Dynamic Ordinal Random Fields genom att man utnyttjade idén om multi-intance learning.
Multi-instance Dynamic Ordinal Random Fields for Weakly-Supervised Pain Intensity Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}