Use of off-line dynamic programming for efficient image interpretation
Notice bibliographique
Résumé
An interpretation system finds the likely mappings from portions of an image to real-world objects. An interpretation policy specifies when to apply which imaging operator, to which portion of the image, during every stage of interpretation. Earlier results compared a number of policies, and demonstrated that policies that select operators which maximize the information gain per cost, worked most effectively. However, those policies are myopic — they rank the operators based only on their immediate rewards. This can lead to inferior overall results: it may be better to use a relatively expensive operator first, if that operator provides information that will significantly reduce the cost of the subsequent operators. This suggests using some lookahead process to compute the quality for operators non-myopically. Unfortunately, this is prohibitively expensive for most domains, especially for domains that have a large number of complex states. We therefore use ideas from reinforcement learning to compute the utility of each operator sequence. In particular, our simplifications of interpretation states, to precompute the utility of each relevant sequence. It does this off-line, over a training sample of images. At run time, our interpretation system uses these estimates to decide when to use which imaging operator. Our empirical results, in the challenging realworld domain of face recognition, demonstrate that this approach works more effectively than myopic approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».