Detta dokument presenterar en ny multi-märkning aktiv inlärning (MLAL) teknik inom ramen för multi-märkning fjärranalys (RS) bildscen klassificering problem. Den föreslagna MLAL-tekniken utvecklas inom ramen för den multimärkta SVM-klassificeringen (ML-SVM). Till skillnad från de vanliga AL-metoderna omdefinierar den föreslagna MLAL-tekniken aktivt lärande genom att utvärdera informationen i varje bild baserat på dess flera marktäcksklasser. Den föreslagna MLAL-tekniken bygger därför på en gemensam utvärdering av två kriterier för urval av de mest informativa bilderna: i) osäkerhet på flera varumärken och ii) mångfald på flera varumärken. Kriteriet för multimärkningsosäkerhet är förknippat med multimärkningsalgoritmens tillförlitlighet när det gäller att korrekt tilldela flera märken till varje bild, medan multimärkningskriteriet syftar till att välja en uppsättning oannoterade bilder som är så olika som möjligt för att minska redundansen bland dem. För att utvärdera den multi-märkta osäkerheten för varje bild föreslår vi en ny multi-märkning marginalprovtagningsstrategi som: 1) beaktar de funktionella avstånden för varje bild till alla ML-SVM hyperplane; och sedan 2) uppskattar förekomsten av hur många gånger varje bild faller innanför marginalerna för ML-SVMs. Om händelsen är liten, klassificerarna är säkra på att korrekt klassificera den berörda bilden, och vice versa. För att utvärdera den multi-märkta mångfalden av varje bild, föreslår vi en ny klusterbaserad strategi som samlar alla bilder inom marginalerna för ML-SVMs och undviker att välja de osäkra bilderna från samma kluster. Den gemensamma användningen av de två kriterierna gör det möjligt för en att berika utbildningsuppsättningen av bilder med multi-etiketter. Experimentella resultat som erhållits på ett referensarkiv med 2100 bilder med deras multi-etiketter visar effektiviteten hos den föreslagna MLAL-metoden jämfört med standardmetoderna AL som försummar utvärderingen av osäkerheten och mångfalden på multi-etiketter.
Zegeye och Demir Ref föreslår ett flermärkt ramverk för aktivt lärande med hjälp av en multi-label stödvektormaskin (SVM), som bygger på både multi-label osäkerhet och mångfald.
A novel active learning technique for multi-label remote sensing image scene classification
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}