利用实例间结构关系的多示例学习
机器学习
2021-02-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
多示例学习(MIL)旨在学习一组实例（包）与包级标签之间的映射。因此，实例之间的关系对于学习该映射非常重要。本文中，我们提出了一种基于包内实例间结构关系所构建图的MIL算法。随后，利用图卷积网络(GCN)与图注意力机制来学习包嵌入。在医学图像分类任务中，我们基于GCN的MIL算法充分利用了原始图像空间域中图像块（实例）之间的结构关系，实验结果验证了我们的方法更适用于处理医学高分辨率图像。我们还通过实验验证了所提方法在五个基准MIL数据集和四个医学图像数据集上取得了优于以往方法的结果。
引用
@article{arxiv.2102.01889,
title = {Multi-Instance Learning by Utilizing Structural Relationship among Instances},
author = {Yangling Ma and Zhouwang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01889},
year = {2021}
}
备注
22 pages,5 figures