Nya resultat visar att de generiska deskriptorer som extraheras från de konvolutionella neurala nätverken är mycket kraftfulla. Detta dokument ger ytterligare bevis för att så verkligen är fallet. Vi rapporterar om en serie experiment som genomförts för olika igenkänningsuppgifter med hjälp av den allmänt tillgängliga koden och modellen för OverFeat-nätverket som utbildades för att utföra objektklassificering på ILSVRC13. Vi använder funktioner som extraherats från OverFeat-nätverket som en generisk bildrepresentation för att ta itu med de olika igenkänningsuppgifterna för objektets bildklassificering, scenigenkänning, finkornig igenkänning, attributdetektering och bildhämtning som tillämpas på en mängd olika datauppsättningar. Vi valde dessa uppgifter och dataset eftersom de gradvis rör sig längre bort från den ursprungliga uppgiften och data som OverFeat nätverket utbildades för att lösa. Förvånansvärt nog rapporterar vi konsekventa överlägsna resultat jämfört med de högstämda toppmoderna systemen i alla visuella klassificeringsuppgifter på olika datauppsättningar. Till exempel hämtning det konsekvent överträffar låga minnesavtryck metoder utom för skulpturer dataset. Resultaten uppnås med hjälp av en linjär SVM-klassificering (eller L2-avstånd vid hämtning) som appliceras på en funktionsrepresentation av storlek 4096 som extraheras från ett lager i nätet. Representationerna ändras ytterligare med hjälp av enkla förstärkningsmetoder, t.ex. Skämtande. Resultaten tyder starkt på att egenskaper som erhålls från djupinlärning med konvolutionsnät bör vara den primära kandidaten i de flesta visuella igenkänningsuppgifter.
Att använda dessa djupt och övervakat inlärda funktioner har lett till ett snabbt framsteg i den senaste tekniken för ett antal områden REF.
CNN Features Off-the-Shelf: An Astounding Baseline for Recognition
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}