Vi introducerar SUBIC, en övervakad strukturerad binär kod (konkatering av en-hot block). Det produceras av ett nytt övervakat djupt konvolutionsnätverk och är väl anpassat för effektiv visuell sökning, inklusive kategorisökning för vilken det överträffar den toppmoderna övervakade djup binär hashing teknik. För storskalig visuell sökning är mycket komprimerade men meningsfulla bilder av avgörande betydelse. Strukturerade vektorkvantizers baserat på produktquantization och dess varianter används vanligtvis för att uppnå sådan kompression samtidigt minimera förlusten av noggrannhet. Men till skillnad från binära hashing-system har dessa oövervakade metoder ännu inte dragit nytta av övervakningen, lärandet från början till slut och nya arkitekturer som införts av den djupgående inlärningsrevolutionen. Vi föreslår därför här en ny metod för att få djupa konvolutionella neurala nätverk att producera övervakade, kompakta, strukturerade binära koder för visuell sökning. Vår metod använder sig av en ny block-softmax icke-linjäritet och batch-baserade entropi förluster som tillsammans inducerar struktur i de inlärda kodningarna. Vi visar att vår metod överträffar state-of-the-art kompakta representationer baserade på djup hashing eller strukturerad kvantisering i enkel- och cross-domain kategori hämtning, instans hämtning och klassificering. Vi gör vår kod och våra modeller allmänt tillgängliga på nätet.
En övervakad, strukturerad binär kod (SUBIC) REF, använde en block-softmax icke-linjär funktion och beräknade partibaserade entropi fel att bädda in strukturen i en binär form.
SuBiC: A Supervised, Structured Binary Code for Image Search
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}