Abstract-Traditional funktionskodning system (t.ex., Fisher vektor) med lokala deskriptorer (t.ex., SIFT) och senaste konvolutionella neurala nätverk (CNN) är två klasser av framgångsrika metoder för bildigenkänning. I detta dokument föreslår vi en hybridrepresentation som utnyttjar CNN:s diskriminerande kapacitet och enkelheten i deskriptorkodningsschemat för bildigenkänning, med fokus på scenigenkänning. I detta syfte lämnar vi tre huvudsakliga bidrag från följande aspekter. Först föreslår vi en patch-nivå och end-to-end arkitektur för att modellera utseendet på lokala patchar, som kallas PatchNet. PatchNet är i huvudsak ett skräddarsytt nätverk utbildat på ett svagt övervakat sätt, som använder bild-nivå övervakning för att vägleda patch-nivå funktionen extraktion. För det andra presenterar vi en hybrid visuell representation, kallad VSAD, genom att använda den robusta funktionen representationer av PatchNet för att beskriva lokala patchar och utnyttja semantiska sannolikheter PatchNet att aggregera dessa lokala patchar till en global representation. För det tredje föreslår vi, baserat på den föreslagna VSAD-representationen, en ny strategi för erkännande av den senaste tekniken, som ger ett utmärkt resultat på två standardriktmärken: MIT Indoor67 (86,2 %) och SUN397 (73,0 %).
Wang m.fl. REF föreslog en patch-nivå och end-to-end arkitektur för att modellera utseendet på lokala patchar, som kallas PatchNet.
Weakly Supervised PatchNets: Describing and Aggregating Local Patches for Scene Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}