Bilinear modeller har visat sig uppnå imponerande prestanda på ett brett spektrum av visuella uppgifter, såsom semantisk segmentering, finkornig igenkänning och ansiktsigenkänning. Tvålinjära funktioner är dock högdimensionella, vanligtvis i storleksordningen hundratusentals till några miljoner, vilket gör dem opraktiska för efterföljande analys. Vi föreslår två kompakta bilinjära representationer med samma diskriminerande effekt som den fullständiga bilinjära representationen men med bara några få tusen dimensioner. Våra kompakta representationer möjliggör back-propagation av klassificeringsfel som möjliggör en end-to-end optimering av det visuella igenkänningssystemet. De kompakta bilinjära representationerna härleds genom en ny kärnoriserad analys av bilinjär pooling som ger insikter om den diskriminerande kraften hos bilinjär pooling, och en plattform för ytterligare forskning i kompakt pooling metoder. Experimentering illustrerar nyttan av de föreslagna representationerna för bildklassificering och få ögonblickslärande för flera datauppsättningar.
Compact Bilinear Pooling REF presenterade två approximeringsmetoder för att erhålla kompakta bilinear representationer.
Compact Bilinear Pooling
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}