Bildsegmentering är ett populärt användningsområde för maskininlärning. I detta sammanhang definieras varje målregion från en bild som en klass för erkännande av fall som hör till denna region (klass). För att utbilda klassificerare som känner igen den målregion som en instans tillhör, är det viktigt att extrahera och välja funktioner som är relevanta för regionen. I traditionell maskininlärning, alla funktioner som utvinns från olika regioner helt enkelt används tillsammans för att bilda en enda funktionsuppsättning för utbildning klassificerare, och funktionsval är vanligtvis utformad för att utvärdera förmågan hos varje funktion eller funktion delmängd i särskilja en klass från andra klasser. Det är dock möjligt att vissa egenskaper endast är relevanta för en klass men irrelevanta för alla andra klasser. Ur denna synvinkel är det nödvändigt att göra ett urval för varje specifik klass, dvs. att välja en relevant delmängd för varje specifik klass. I detta dokument föreslår vi den så kallade multi-task-funktionen urvalsmetod för att identifiera funktioner som är relevanta för varje målregion mot en effektiv bildsegmentering. Detta sätt att välja funktioner kräver att omvandla en klassificeringsuppgift i flera klasser till n binära klassificeringsuppgifter, där n är antalet klasser. Framför allt används Prismalgoritmen för att ta fram en uppsättning regler för val av klassspecifika funktioner och den närmaste K-grannaralgoritmen används för utbildning av en klassificerare på en funktionsdelmängd som väljs för varje klass. De experimentella resultaten visar att urvalsmetoden med flera funktioner leder till en betydande förbättring av klassificeringsprestandan jämfört med traditionella metoder för urval av funktioner.
Detta sätt att välja funktioner kallas för multi-task feature selection REF, som syftar till att utföra n feature selection uppgifter separat för n-klasser.
Multi-Task Feature Selection for Advancing Performance of Image Segmentation
{'venue': '2018 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition (ICWAPR)', 'journal': '2018 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition (ICWAPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}