Bildrepresentationer som härrör från förträngda konvolutionella neurala nätverk (CNN) har blivit den nya tekniken i datorseende uppgifter såsom instanssökning. Detta arbete undersöker lämpligheten till exempel hämtning av bild- och regionvisa representationer poolade från en objektdetektering CNN som Snabbare R-CNN. Vi utnyttjar objektförslagen från ett regionförslagsnätverk (RPN) och deras tillhörande CNN-funktioner för att bygga en instanssökningsrörledning som består av ett första filtreringssteg följt av en rumslig omklassificering. Vi undersöker vidare lämpligheten av snabbare R-CNN-funktioner när nätverket finjusteras för samma objekt som man vill hämta. Vi bedömer prestandan hos vårt föreslagna system med Oxford Buildings 5k, Paris Buildings 6k och en undergrupp av TRECVidecity Search 2013, för att uppnå konkurrenskraftiga resultat.
Salvador m.fl. REF drar nytta av den plats som ett regionförslagsnätverk (RPN) har lärt sig för att ge en grov rankning av bilder.
Faster R-CNN Features for Instance Search
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}