Trots betydande framsteg när det gäller djupt lärande under de senaste åren, är de senaste semantiska matchningsmetoderna fortfarande beroende av äldre funktioner som SIFT eller HoG. Vi hävdar att de starka variance egenskaper som är nyckeln till framgång för den senaste tidens djupa arkitekturer på klassificeringsuppgiften gör dem olämpliga för tät korrespondens uppgifter, om inte en stor mängd övervakning används. I detta arbete föreslår vi ett djupt nätverk, kallad AnchorNet, som producerar bildrepresentationer som är väl lämpade för semantisk matchning. Det bygger på en uppsättning filter vars svar är geometriskt konsekvent över olika objekt instanser, även i närvaro av starka intra-klass, skala, eller synpunkter variationer. Utbildad endast med svaga bildnivåetiketter fångar den slutliga representationen framgångsrikt information om objektets struktur och förbättrar resultaten av toppmoderna semantiska matchningsmetoder såsom den deformerbara rumsliga pyramiden eller förslagens flödesmetoder. Vi visar positiva resultat på kors-instance matchning uppgift där olika instanser av samma objekt kategori matchas samt på en ny kors-kategori semantisk matchande uppgift som justerar par av fall var och en från en annan objektklass.
Novotny m.fl. REF föreslog AnchorNet som lär sig geometriska-känsliga funktioner för semantisk matchning med svaga bildnivåetiketter.
AnchorNet: A Weakly Supervised Network to Learn Geometry-Sensitive Features for Semantic Matching
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}