多实例学习(MIL)

多示例学习 multiple instance learning (MIL)

在多示例学习中，多示例包bag的label是已知的，示例instance的label是未知的。 图2属于正类，含有“大象”，这个图像label是训练集给定的。但是，图2的3个分割区（instance），哪个区域含有大象，哪个区域不含有大象，我们是不知道的。因此，在多示例中，多示例包bag (图像)的label是已知的（训练集给定的），但是，示例instance（分割区域）的label是未知的。我们的任务是，在正类多示例包bag和负类多示例包bag的基础上，建立分类器，区分正类多示例包和负类多示例包。困难之处在于，每个多示例包含有若干个示例（向量），只有多示例包（图像）的label是已知的，多示例包里面的示例（分割区域）的label是未知的。