Abstract En standardmetod för att beskriva en bild för klassificering och hämtning är att extrahera en uppsättning lokala patchdeskriptorer, koda dem till en vektor med hög dimension och samla dem i en signatur på bildnivå. Den vanligaste patchkodningsstrategin består i att kvantifiera de lokala deskriptorerna till en begränsad uppsättning prototypiska element. Detta leder till den populära Bag-of-Visual ord representation. I detta arbete föreslår vi att Fisher Kernel ram som en alternativ patch kodning strategi: vi beskriver patcher genom deras avvikelse från en "universal" generativ Gaussian blandning modell. Denna representation, som vi kallar Fisher vektor har många fördelar: det är effektivt att beräkna, det leder till utmärkta resultat även med effektiva linjära klassificeringar, och det kan komprimeras med en minimal förlust av noggrannhet med hjälp av produktquantization. Vi rapporterar experimentella resultat på fem standarddatauppsättningar-PASCAL VOC 2007, Caltech 256, SUN 397, ILSVRC 2010 och ImageNet10K-med upp till 9M-bilder och 10K-klasser, vilket visar att FV-ramverket är en toppmodern patchkodningsteknik.
FV-metoden REF omvandlar en inkommande uppsättning deskriptorer till en vektorrepresentation i fast storlek, som beskriver hur urvalet av deskriptorer avviker från en probabilistisk visuell vokabulär som vanligen modelleras av en GMM.
Image Classification with the Fisher Vector: Theory and Practice
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}