图像检索中的主动学习
35页1、数智创新数智创新 变革未来变革未来图像检索中的主动学习1.主动学习在图像检索中的应用原理1.主动学习策略在图像检索中的选择1.主动学习样本选择的不确定性度量1.主动学习在图像检索中的效果评估1.主动学习与传统图像检索的比较1.主动学习在图像检索中的应用前景1.主动学习在医学图像检索中的应用1.主动学习在多模态图像检索中的应用Contents Page目录页 主动学习在图像检索中的应用原理图图像像检检索中的主索中的主动动学学习习主动学习在图像检索中的应用原理主动学习范例1.确定性主动学习(CAL):系统向专家征询标记最能减少分类不确定性的数据样本。2.概率主动学习(PAL):系统根据数据样本的不确定性概率分布选择最具信息量的样本进行标记。3.期望函数主动学习(EAL):系统利用期望函数来衡量数据样本的获取价值,并选择具有最高期望值进行标记。主动学习策略1.单轮策略:系统在每个查询中仅选择一个样本进行标记。2.批处理策略:系统在每个查询中选择一批样本进行标记。3.连续策略:系统连续地选择样本进行标记,直至达到预定义的停止条件。主动学习在图像检索中的应用原理图像表示学习1.卷积神经网络(CN
2、N):利用卷积和池化层从图像中提取特征。2.生成对抗网络(GAN):学习图像的分布,并生成逼真的新图像。3.自编码器:将输入图像编码为紧凑的表示,然后重建为输出图像。查询生成1.基于不确定性的查询:从具有最高不确定性的样本中选择查询。2.基于多样性的查询:选择代表不同图像语义的样本进行标记。3.基于相关性的查询:选择与当前标记数据库中图像相关的样本进行标记。主动学习在图像检索中的应用原理性能评估1.平均精度(AP):衡量图像检索系统返回相关图像的能力。2.召回率-准确率曲线:绘制召回率与准确率之间的关系,以评估系统的整体性能。3.NormalizedDiscountedCumulativeGain(NDCG):衡量系统返回相关图像的排名的质量。主动学习策略在图像检索中的选择图图像像检检索中的主索中的主动动学学习习主动学习策略在图像检索中的选择1.通过查询扩展主动学习策略,可以自动扩展查询以检索更相关的图像。2.扩展的技术包括相关反馈、伪相关反馈和交互式相关反馈。3.查询扩展有助于提高图像检索的准确性和召回率,尤其是在用户无法提供足够信息的情况下。不确定性抽样1.不确定性抽样主动学习策略
3、旨在选择具有较高不确定性的图像进行标注。2.不确定性可以通过各种方法测量,例如支持向量机概率输出、贝叶斯模型预测或神经网络预测权重。3.不确定性抽样有助于探索图像空间中未充分探索的区域,从而提高模型的整体性能。查询扩展主动学习策略在图像检索中的选择多样性抽样1.多样性抽样主动学习策略旨在选择与已标注图像不同的图像进行标注。2.多样性可以通过图像特征、语义概念或其他信息来衡量。3.多样性抽样有助于提高模型的泛化能力,因为它迫使模型学习各种类型的图像。成本敏感抽样1.成本敏感抽样主动学习策略考虑标注图像的成本。2.成本可以通过图像大小、标注时间和其他因素来估算。3.成本敏感抽样有助于以最少的标注成本获得最大收益。主动学习策略在图像检索中的选择主动函数1.主动函数是用于选择图像进行标注的函数。2.主动函数可以结合查询扩展、不确定性抽样、多样性抽样和成本敏感抽样等技术。3.主动函数的优化对于主动学习策略的有效性至关重要。结合深度学习1.深度学习模型已成功应用于图像检索中,可以提取图像的丰富语义特征。2.主动学习策略可以与深度学习模型相结合,以进一步提高图像检索的性能。3.深度学习模型主动学习可
4、以自动选择具有最大信息量或最大不确定性的图像,从而加快模型的训练过程并提高其泛化能力。主动学习样本选择的不确定性度量图图像像检检索中的主索中的主动动学学习习主动学习样本选择的不确定性度量主动学习样本选择的不确定性度量置信度采样1.置信度估计:根据模型对每个样本的预测置信度进行排序,选择置信度最低的样本。2.边缘采样:使用贝叶斯模型估计样本的边缘分布,选择边缘分布不确定的样本。多样性采样1.最大熵采样:选择与现有标注样本最不同的样本,以提高样本的多样性。2.集群采样:将样本划分为不同簇,并从每个簇中选择一个代表性的样本。主动学习样本选择的不确定性度量查询-by-committee1.专家委员会:训练多个不同的模型,并使用它们对每个样本进行投票。2.不一致程度:选择模型之间投票不一致的样本,表明不确定性。主动学习模型1.贝叶斯主动学习:使用贝叶斯框架建模不确定性,估计边际分布。2.深度主动学习:利用深度学习模型预测置信度,并结合不确定性度量。主动学习样本选择的不确定性度量趋势和前沿1.主动神经网络:将主动学习策略与神经网络模型相结合,提高准确性。2.组合不确定性度量:结合不同度量来增强不确
5、定性估计的鲁棒性。生成模型1.生成式对抗网络(GAN):生成与真实样本相似的样本,以扩充训练集。主动学习在图像检索中的效果评估图图像像检检索中的主索中的主动动学学习习主动学习在图像检索中的效果评估主题名称:主动学习算法的影响1.算法选择对主动学习性能的显著影响:不同主动学习算法采用的采样策略和模型更新方式存在差异,导致它们在图像检索中的效果不同。2.算法参数的优化:主动学习算法中的参数,如采样大小和不确定性阈值,需要针对特定图像检索任务进行调整,以获得最佳性能。3.集成学习策略:集成多个主动学习算法可以结合它们的优点,提高图像检索的整体效果。主题名称:标签获取成本1.人工标签与弱监督标签:人工标签获取成本高昂且耗时,而弱监督标签(例如图像元数据或类标签置信度)可以降低成本。2.标签数量的影响:更多的标签通常可以提高主动学习的性能,但需要权衡标签获取成本和效果提升之间的平衡。3.标签质量的评估:标签质量可能会影响主动学习的性能,需要使用标签验证策略来确保标签的可靠性。主动学习在图像检索中的效果评估主题名称:图像特征表示1.深度学习特征的优势:深度学习提取的图像特征通常比传统特征更具有判别
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