Abstract-Den senaste generationen av Convolutional Neural Networks (CNN) har uppnått imponerande resultat i utmanande riktmärken för bildigenkänning och objektdetektering, vilket avsevärt ökar allmänhetens intresse för dessa metoder. Det är dock fortfarande oklart hur olika CNN-metoder kan jämföras med varandra och med tidigare toppmoderna grunda representationer som Bag-of-Visual-Words och den förbättrade Fisher Vector. Detta dokument gör en noggrann utvärdering av dessa nya tekniker, utforskar olika djupa arkitekturer och jämför dem på en gemensam grund, identifierar och avslöjar viktiga genomförandedetaljer. Vi identifierar flera användbara egenskaper hos CNN-baserade representationer, inklusive det faktum att dimensionaliteten hos CNN-utgångsskiktet kan minskas avsevärt utan att ha en negativ effekt på prestandan. Vi identifierar också aspekter av djupa och ytliga metoder som kan delas framgångsrikt. I synnerhet visar vi att de dataförstärkningsmetoder som vanligen tillämpas på CNN-baserade metoder också kan tillämpas på grunda metoder och resultera i en liknande prestandaökning. Källkod och modeller för att reproducera experimenten i tidningen görs allmänt tillgängliga.
Chatfield m.fl. I REF föreslogs olika djupa arkitekturer: CNN-F, CNN-M och CNN-S, tillsammans med en jämförelse med tidigare toppmoderna grunda representationer som påsar och den förbättrade Fisher vektorn.
Return of the Devil in the Details: Delving Deep into Convolutional Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}