本文提出了一种基于稀疏编码和分类器集成的多实例学习框架下的图像分类方法。 具体而言，从所有训练包的实例中学习字典。 包的每个实例都表示为字典中所有基本向量的稀疏线性组合，然后，包也表示为一个特征向量，该特征向量是通过包内所有实例的稀疏表示来实现的。 因此，MIL问题被转换为可以通过众所周知的单实例学习方法（如支持向量机（SVM））解决的单实例学习问题。 有两种提高分类性能的策略：第一，通过使用不同大小的字典重复使用上述方法来获得组件分类器。 其次，将分类器集合的结果用于预测。 与最新的MIL方法相比，COREL数据集上的实验结果证明了该方法在分类准确性方面的优越性。

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用于Detectron的mini版交叉验证集，共计5000个数据。

CVPR2021纸的代码 零镜头实例分割 规范要求 的Python：python3.7 英伟达GPU pytorch1.1.0 GCC> = 5.4 NCCL 2 require.txt中的其他python库 安装 conda create -n zsi python=3.7 -y conda activate zsi conda install pytorch=1.1.0 torchvision=0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch pip install cython && pip --no-cache-dir install -r requirements.txt python setup.py develop 数据准备 从下载zsi的训练和测试注解文件，将所有json标签文件放入 data/coco/annotations/ 下载MS

Breast Ultrasound Image Classification Based on Multiple-Instance Learning

for lidar/data

pytorch-polygon-rnn Pytorch实现。 注意，我使用另一种方法来处理第一个顶点，而不是像本文中那样训练另一个模型。 与原纸的不同 我使用两个虚拟起始顶点来处理第一个顶点，如图像标题所示。 我需要在ConvLSTM层之后添加一个LSTM层，因为我需要输出为D * D + 1维度才能处理结束符号。 如何训练和测试 从下载数据，组织图像文件和注释json文件，如下所示： img ├── train │ ├── cityname1 │ │ ├── pic.png │ │ ├── ... │ ├── cityname2 │ │ ├── pic.png │ │ ├── ... ├── val │ ├── cityname │ │ ├── pic.png │ │ ├── ... ├── test │ ├── ci

今天小编就为大家分享一篇对Python中class和instance以及self的用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

判别学习、恢复学习和对抗性学习已被证明对计算机视觉和医学成像中的自监督学习方案有益。然而，现有的努力，忽略了它们在三元设置中相互之间的协同作用，我们认为，这可以显著地有利于深度语义表示学习。为了实现这一愿景，我们开发了DiRA，这是第一个将判别学习、恢复学习和对抗学习统一起来的框架，以协作的方式从未标记的医学图像中收集互补的视觉信息，用于细粒度语义表示学习。我们的广泛实验表明，DiRA (1) 鼓励三种学习成分之间的协作学习，从而在器官、疾病和模态中产生更一般化的表征; (2) 优于完全监督的ImageNet模型，并在小数据领域增强鲁棒性，减少多个医学成像应用程序的注释成本; (3) 学习细粒度语义表示，仅通过图像级标注即可实现病灶的准确定位 ;(4) 增强了最先进的修复方法，揭示了DiRA是统一表征学习的一般机制。所有代码和预训练的模型都可以

此为coco数据集的,关于Instance任务的验证集json标注文件