Vi tar itu med problemet med storskalig visuell platsigenkänning, där uppgiften är att snabbt och korrekt känna igen platsen för en given frågebild. Vi presenterar följande tre huvudsakliga bidrag. Först utvecklar vi en konvolutionell neurala nätverk (CNN) arkitektur som kan tränas på ett end-to-end sätt direkt för platsen erkännande uppgift. Huvudkomponenten i denna arkitektur, NetVLAD, är ett nytt generaliserat VLAD-lager, inspirerat av "Vector of Locally Aggregated Descriptors" bildrepresentation som vanligen används i bildhämtning. Lagret kan enkelt anslutas till alla CNN-arkitekturer och är kompatibelt med träning via backpropagation. För det andra utvecklar vi ett utbildningsförfarande, baserat på en ny svagt övervakad rankning förlust, för att lära sig parametrar för arkitekturen på ett end-to-end sätt från bilder som skildrar samma platser över tid laddas ner från Google Street View Time Machine. Slutligen visar vi att den föreslagna arkitekturen avsevärt överträffar icke-lärande bildrepresentationer och off-the-shelf CNN-deskriptorer på två utmanande plats igenkänningsriktmärken, och förbättrar över nuvarande toppmoderna kompakta bildrepresentationer på standardiserade riktmärken för hämtning av bilder.
Arandjelović m.fl. REF föreslog ett nytt generaliserat VLAD-lager och detta skikt kan staplas med vilken CNN-arkitektur som helst.
NetVLAD: CNN Architecture for Weakly Supervised Place Recognition
{'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']}