Abstract-Unlike standard objektklassificering, där bilden som ska klassificeras innehåller en eller flera instanser av samma objekt, inomhusscen klassificering är helt annorlunda eftersom bilden består av flera olika objekt. Dessutom kan dessa objekt vara av varierande storlek och finns på många rumsliga platser i olika layouter. För automatisk inomhusscenskategorisering är storskaliga rumsliga layoutdeformationer och skalvariationer därför två stora utmaningar och utformningen av rika funktionsdeskriptorer som är robusta mot dessa utmaningar är fortfarande ett öppet problem. Detta dokument introducerar en ny inlärbar funktionsbeskrivning som kallas "spatial layout och skala invariant convolutional aktiveringar" för att hantera dessa utmaningar. För detta ändamål är en ny konvolutionell neurala nätverk arkitektur utformad som innehåller ett nytt "spatiellt ostrukturerat" skikt för att införa robusthet mot rumsliga layout deformationer. För att uppnå stor variation presenterar vi en pyramidbildsrepresentation. För genomförbar utbildning av det föreslagna nätverket för bilder av inomhusscener föreslås i detta dokument en metod som effektivt anpassar en utbildad nätverksmodell (på en storskalig data) för vår uppgift med endast en begränsad mängd tillgängliga träningsdata. Den föreslagna metodens effektivitet visas genom omfattande experiment på ett antal datamängder, inklusive datamängderna MIT-67, Scene-15, Sports-8, Graz-02 och NYU.
Ett annat exempel är "Spatial layout och skala invariant convolutional aktiveringar (S 2 ICA)" infördes i REF för att öka robustheten av CNN-funktioner.
A Spatial Layout and Scale Invariant Feature Representation for Indoor Scene Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}