Abstrakt. Fisher-kärnan (FK) är ett generiskt ramverk som kombinerar fördelarna med generativa och diskriminerande metoder. I samband med bildklassificeringen visades FK att utvidga det populära påsen-of-visual-words (BOV) genom att gå bortom räkna statistik. I praktiken har dock denna berikade representation ännu inte visat sig överlägsen BOV. I den första delen visar vi att med flera välmotiverade modifieringar över det ursprungliga ramverket kan vi öka FK:s noggrannhet. På PASCAL VOC 2007 ökar vi den genomsnittliga precisionen (AP) från 47,9% till 58,3%. På samma sätt visar vi toppmodern noggrannhet på CalTech 256. En stor fördel är att dessa resultat erhålls med endast SIFT-deskriptorer och kostnadseffektiva linjära klassificeringar. Utrustade med denna representation kan vi nu utforska bildklassificering i större skala. I den andra delen, som ett program, jämför vi två rikliga resurser av märkta bilder för att lära sig klassificeringar: ImageNet och Flickr grupper. I en utvärdering med hundratusentals utbildningsbilder visar vi att klassificatörer som lärt sig på Flickr-grupper presterar förvånansvärt bra (även om de inte var avsedda för detta ändamål) och att de kan komplettera klassificerare som lärt sig på mer noggrant kommenterade datauppsättningar.
Fisher Kernel REF har visat sig konsekvent överträffa standardvektorquantization metoder såsom k-means i samband med Bag-of-Words.
Improving the fisher kernel for large-scale image classification
{'venue': 'IN: ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}