Det senaste arbetet med scenklassificering använder sig fortfarande av allmänna CNN-funktioner på ett rudimentärt sätt. I detta papper presenterar vi en ny pipeline byggd på djupa CNN funktioner för att skörda diskriminerande visuella objekt och delar för scenklassificering. Vi använder först en region förslag teknik för att generera en uppsättning högkvalitativa fläckar som potentiellt innehåller objekt, och tillämpa en förtränad CNN för att extrahera generiska djupa funktioner från dessa fläckar. Sedan utför vi både oövervakade och svagt övervakade lärande för att avskärma dessa patchar och upptäcka discriminativa som representerar kategorispecifika objekt och delar. Vi tillämpar också diskriminativ klustring förstärkt med lokal CNN finjustering för att aggregera liknande objekt och delar i grupper, kallas meta objekt. En scenbildsrepresentation konstrueras genom att man sammanför kartorna över alla inlärda metaobjekt på flera rumsliga skalor. Vi har bekräftat att scenen bild representation som erhållits med hjälp av denna nya pipeline är kapabel att leverera state-of-theart prestanda på två populära scen riktmärken dataset, MIT Indoor 67 [22] och Sun397 [31].
Ruobing Wu och kollegor REF presenterade en ny pipeline byggd på djupa CNN funktioner för att skörda diskriminerande visuella objekt och delar för scenklassificering.
Harvesting Discriminative Meta Objects with Deep CNN Features for Scene Classification
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}