I dessa tillämpningar finns det ofta ytterligare information såsom banderoller, bildtexter och beskrivningar under utbildningsfrasen, som kallas priviligierad information (PI). Eftersom befintliga arbeten på att lära sig använda PI endast överväga instans-nivå PI (privilegierade fall), de misslyckas med att använda påsen nivå PI (privilegierade påsar) finns i MIML lärande. Därför, i detta dokument, föreslår vi ett två-stream helt convolutional nätverk, som heter MIML-FCN+, förenas av en ny PI förlust för att lösa problemet med MIML lärande med privilegierade väskor. Jämfört med tidigare arbeten på PI, använder den föreslagna MIML-FCN+ de lätt tillgängliga privilegierade väskor, i stället för svårt att hitta privilegierade instanser, vilket gör systemet mer allmänt och praktiskt i verkliga tillämpningar. Eftersom den föreslagna PI-förlusten är konvex och SGD-kompatibel och själva ramverket är ett fullständigt konvolutionsnätverk kan MIML-FCN+ enkelt integreras med toppmoderna djupinlärningsnätverk. Flexibiliteten hos de konvolutionella skikten gör det dessutom möjligt för oss att utnyttja strukturerade korrelationer mellan instanser för att underlätta effektivare utbildning och testning. Experimentella resultat av tre referensdatauppsättningar visar effektiviteten hos de föreslagna MIML-FCN+-metoderna, som är bättre än de senaste metoderna vid tillämpning av flera objekt.
MIML-FCN+ REF syftar till att utnyttja de privilegierade väskorna för att utforma privilegierad informationsförlust, som kan införlivas i det djupa neurala nätverket för att få den effektiva lösningen.
MIML-FCN+: Multi-Instance Multi-Label Learning via Fully Convolutional Networks with Privileged Information
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}