論文の概要: Single-Stage Broad Multi-Instance Multi-Label Learning (BMIML) with Diverse Inter-Correlations and its application to medical image classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02625v2
• Date: Wed, 14 Jun 2023 15:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 03:43:56.572676
• Title: Single-Stage Broad Multi-Instance Multi-Label Learning (BMIML) with Diverse Inter-Correlations and its application to medical image classification
• Title（参考訳）: 多様な相互相関を持つ単段広帯域マルチラベル学習(bmiml)とその医用画像分類への応用
• Authors: Qi Lai, Jianhang Zhou, Yanfen Gan, Chi-Man Vong, Deshuang Huang
• Abstract要約: 既存のMIML手法は、いくつかの問題により比較的低い精度と訓練効率に悩まされている。 BMIMLは、大容量の医用画像データセットであっても、既存の手法よりも精度が高く、ほとんどのMIML手法よりもはるかに高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.403614735252503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: described by multiple instances (e.g., image patches) and simultaneously associated with multiple labels. Existing MIML methods are useful in many applications but most of which suffer from relatively low accuracy and training efficiency due to several issues: i) the inter-label correlations(i.e., the probabilistic correlations between the multiple labels corresponding to an object) are neglected; ii) the inter-instance correlations (i.e., the probabilistic correlations of different instances in predicting the object label) cannot be learned directly (or jointly) with other types of correlations due to the missing instance labels; iii) diverse inter-correlations (e.g., inter-label correlations, inter-instance correlations) can only be learned in multiple stages. To resolve these issues, a new single-stage framework called broad multi-instance multi-label learning (BMIML) is proposed. In BMIML, there are three innovative modules: i) an auto-weighted label enhancement learning (AWLEL) based on broad learning system (BLS) is designed, which simultaneously and efficiently captures the inter-label correlations while traditional BLS cannot; ii) A specific MIML neural network called scalable multi-instance probabilistic regression (SMIPR) is constructed to effectively estimate the inter-instance correlations using the object label only, which can provide additional probabilistic information for learning; iii) Finally, an interactive decision optimization (IDO) is designed to combine and optimize the results from AWLEL and SMIPR and form a single-stage framework. Experiments show that BMIML is highly competitive to (or even better than) existing methods in accuracy and much faster than most MIML methods even for large medical image data sets (> 90K images).
• Abstract（参考訳）: 複数のインスタンス(イメージパッチなど)によって記述され、同時に複数のラベルに関連付けられる。 既存のMIMLメソッドは多くのアプリケーションで有用であるが、そのほとんどはいくつかの問題により比較的低い精度と訓練効率に悩まされている。 一 ラベル間の相関関係(即ち、対象に対応する複数のラベル間の確率的相関関係)を無視すること。 二 インスタンス間相関(すなわち、オブジェクトラベルの予測において異なるインスタンスの確率的相関)は、欠落したインスタンスラベルによる他の種類の相関を直接(又は共同で)学習することはできない。 三 多様な相互相関(例えば、ラベル間相関、インスタンス間相関)は、複数の段階でしか学べない。 これらの問題を解決するために,広帯域マルチインスタンス・マルチラベル学習(BMIML)と呼ばれる新しいシングルステージフレームワークを提案する。 BMIMLには3つの革新的なモジュールがある。 一 広範学習システム(BLS)に基づく自己重み付きラベル強化学習(AWLEL)を設計し、従来のBLSでは不可能でありながら、ラベル間相関を同時にかつ効率的に取得する。 二 スケーラブルマルチインスタンス確率回帰(SMIPR)と呼ばれる特定のMIMLニューラルネットワークを構築して、オブジェクトラベルのみを用いてインスタンス間相関を効果的に推定し、学習のためのさらなる確率情報を提供する。 三 最後に、対話型意思決定最適化(IDO)を設計し、AWLELとSMIPRの結果を組み合わせ、最適化し、単一ステージのフレームワークを形成する。 実験の結果、BMIMLは既存の手法よりも精度が高く、大きな医療画像データセット(>90K画像)であってもほとんどのMIML法よりもはるかに高速であることがわかった。

関連論文リスト

• Cross-Modality Clustering-based Self-Labeling for Multimodal Data Classification [2.666791490663749]
  CMCSL(Cross-Modality Clustering-based Self-Labeling) CMCSLは、深い特徴空間の各モードに属するインスタンスをグループ化し、その結果のクラスタ内で既知のラベルを伝搬する。 MM-IMDbデータセットから抽出した20個のデータセットに対する実験的検討
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T15:43:56Z)
• Dual-Decoupling Learning and Metric-Adaptive Thresholding for Semi-Supervised Multi-Label Learning [81.83013974171364]
  半教師付きマルチラベル学習(SSMLL)は、正確なマルチラベルアノテーションを収集するコストを削減するために、ラベルのないデータを活用する強力なフレームワークである。 半教師付き学習とは異なり、インスタンスに含まれる複数のセマンティクスのため、SSMLLの擬似ラベルとして最も確率の高いラベルを選択することはできない。 本稿では,高品質な擬似ラベルを生成するための二重パースペクティブ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T09:33:53Z)
• POGEMA: A Benchmark Platform for Cooperative Multi-Agent Navigation [76.67608003501479]
  主評価指標の基礎に基づいて計算された領域関連メトリクスの範囲を定義する評価プロトコルを導入・指定する。 このような比較の結果は、様々な最先端のMARL、検索ベース、ハイブリッド手法を含むものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T16:37:21Z)
• Dynamic Correlation Learning and Regularization for Multi-Label Confidence Calibration [60.95748658638956]
  本稿では,多ラベルシナリオにおける信頼度を適切に評価することを目的としたマルチラベル信頼性タスクを提案する。 既存のシングルラベルキャリブレーション手法では、セマンティックな混乱に対処するために欠かせないカテゴリ相関を考慮できない。 本稿では,多粒度セマンティック相関を利用した動的相関学習と正規化アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T13:26:21Z)
• MMRel: A Relation Understanding Benchmark in the MLLM Era [72.95901753186227]
  MMRel(Multi-Modal Relation Understanding)は、オブジェクト間の関係に関する大規模で高品質で多様なデータを特徴付けるベンチマークである。 MMRelは、関係理解に基づくMLLMの評価や、関係理解能力を高めるための微調整MLLMに最適である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T13:51:59Z)
• Multimodal Learning Without Labeled Multimodal Data: Guarantees and Applications [90.6849884683226]
  ラベル付き単調データのみを用いた半教師付き環境における相互作用定量化の課題について検討する。 相互作用の正確な情報理論的定義を用いて、我々の重要な貢献は下界と上界の導出である。 本稿では、これらの理論結果を用いてマルチモーダルモデルの性能を推定し、データ収集をガイドし、様々なタスクに対して適切なマルチモーダルモデルを選択する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T15:44:53Z)
• Graph based Label Enhancement for Multi-instance Multi-label learning [20.178466198202376]
  マルチインスタンス・マルチラベル(MIML)学習は多くの領域で広く適用されている。 本稿では,グラフラベルの強化,すなわちGLEMIMLに基づく新しいMIMLフレームワークを提案し,MIMLの分類性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T02:24:49Z)
• One Positive Label is Sufficient: Single-Positive Multi-Label Learning with Label Enhancement [71.9401831465908]
  本研究では,SPMLL (Single- positive multi-label learning) について検討した。 ラベルエンハンスメントを用いた単陽性MultIラベル学習という新しい手法を提案する。 ベンチマークデータセットの実験により,提案手法の有効性が検証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T14:26:30Z)
• Evolving Multi-Label Fuzzy Classifier [5.53329677986653]
  マルチラベル分類は、同時に複数のクラスに1つのサンプルを割り当てるという問題に対処するために、機械学習コミュニティで多くの注目を集めている。 本稿では,新たなマルチラベルサンプルをインクリメンタルかつシングルパスで自己適応・自己展開可能な多ラベルファジィ分類器(EFC-ML)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T08:01:03Z)
• Gaussian Mixture Variational Autoencoder with Contrastive Learning for Multi-Label Classification [27.043136219527767]
  本稿では,新しいコントラスト学習促進型マルチラベル予測モデルを提案する。 教師付き環境でのコントラスト学習を用いることで,ラベル情報を効果的に活用することができる。 学習した埋め込みがラベルとラベルの相互作用の解釈に洞察を与えることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T04:23:34Z)
• Multi-label Few/Zero-shot Learning with Knowledge Aggregated from Multiple Label Graphs [8.44680447457879]
  本稿では,異なる意味的ラベル関係をコードする複数のラベルグラフから知識を融合する,シンプルな多グラフ集約モデルを提案する。 本研究は,多グラフ知識集約を用いた手法が,少数・ゼロショットラベルのほとんどすべてにおいて,大幅な性能向上を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T01:15:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。