Eftersom det konvolutionella neurala nätverket (CNN) tros hitta rätt funktioner för ett givet problem, studien av handgjorda funktioner är något försummad dessa dagar. I detta dokument visar vi att hitta en lämplig funktion för det givna problemet kan vara fortfarande viktigt eftersom de kan förbättra prestanda CNN-baserade algoritmer. Specifikt visar vi att mata en lämplig funktion till CNN förbättrar dess prestanda i vissa ansiktsrelaterade arbeten som ålder/gender uppskattning, ansiktsdetektion och känsloigenkänning. Vi använder Gabor filterbank svar för dessa uppgifter, mata dem till CNN tillsammans med inmatningsbilden. Stacken av bild och Gabor svar kan matas till CNN som en tensor inmatning, eller som en sammanslagen bild som är en viktad summa av bild och Gabor svar. Gabor filterparametrar kan också ställas in beroende på det givna problemet, för att öka prestandan. Av de omfattande experimenten framgår att de föreslagna metoderna ger bättre prestanda än de konventionella CNN-baserade metoderna som endast använder indatabilder.
Hosseini m.fl. I REF angavs att det fortfarande kan vara värdefullt att identifiera en lämplig funktion för det givna problemet, eftersom en sådan funktion skulle kunna förbättra prestandan hos CNN-baserade algoritmer.
Feeding Hand-Crafted Features for Enhancing the Performance of Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}