I detta dokument föreslår vi ett mycket enkelt nätverk för djupinlärning för bildklassificering som bygger på mycket grundläggande databehandlingskomponenter: 1) kaskad huvudkomponentanalys (PCA); 2) binär hashing; och 3) blockwise histogram. I den föreslagna arkitekturen används partnerskaps- och samarbetsavtalet för att lära sig flerstegsfilterbanker. Detta följs av enkel binär hashing och blockera histogram för indexering och pooling. Denna arkitektur kallas alltså PCA-nätverket (PCANet) och kan utformas och läras mycket enkelt och effektivt. För jämförelse och för att ge en bättre förståelse introducerar och studerar vi också två enkla varianter av PCANet: 1) RandNet och 2) LDANet. De delar samma topologi som PCANet, men deras kaskadfilter är antingen slumpmässigt utvalda eller inlärda från linjär diskriminant analys. Vi har i stor utsträckning testat dessa grundläggande nätverk på många referens visuell datauppsättningar för olika uppgifter, inklusive Labeled Faces in the Wild (LFW) för ansiktsverifiering; MultiPIE, Extended Yale B, AR, Facial Recognition Technology (FERET) datauppsättningar för ansiktsigenkänning; och MNIST för handskriven sifferigenkänning. Förvånansvärt nog, för alla uppgifter, en sådan till synes naiv PCANet-modell är i nivå med de state-of-the-art funktioner antingen prefixed, mycket handgjorda, eller noggrant lärt [av djupa neurala nätverk (DNN)]. Ännu mer förvånande, modellen sätter nya poster för många klassificeringsuppgifter på Extended Yale B, AR, och FERET datamängder och på MNIST variationer. Ytterligare experiment på andra offentliga datamängder visar också potentialen hos PCANet att fungera som en enkel men mycket konkurrenskraftig baslinje för texturklassificering och objektigenkänning.
Chan och Al. föreslår PCANet REF, som är en simpel djupt lärande neurala nätverk för bildklassificering för funktioner som bygger på grundläggande bearbetning, såsom PCA, binär hashing, och blockwise histogram.
PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image Classification?
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}