多示例学习 MIL(multiple instance learning) 理解

多示例学习举例：假如一段视频由很多张图组成，假如10000张，那么我们要判断视频里是否包含某一物体，比如气球。单张标注每一帧是否有气球太耗时，通常人们看一遍说这个视频里是否有气球，就得到了多示例学习的数据。10000帧的数据不是每一个都有气球出现，只要有一帧有气球，那么我们就认为这个数据包是有气球的。只有当所有的视频帧都没有气球，才是没有气球的。从这里面学习哪一段视频（10000张）是否有气球出现就是多实例学习的问题。

MIL在异常检测中的应用，在文章[1]中提出用MIL检测异常。

收集到大量的正常与异常视频样本，如果在每个异常视频样本中都详细标注异常事件发生的具体时间，位置，是一件费时费力的工作。而对于一个视频，仅标注其内部是否包含异常事件，就是一个MIL的问题。

[1] Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos, cvpr2018

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40812750

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