Djupinlärningsmetoder är kraftfulla verktyg men lider ofta av dyra beräkningar och begränsad flexibilitet. Ett alternativ är att kombinera lätta modeller med djupa representationer. Eftersom framgångsrika fall finns i flera visuella problem, saknas ett enhetligt ramverk. I detta dokument ser vi över två allmänt använda metoder i datorseendet, nämligen filtrerade kanalfunktioner och konvolutionella neurala nätverk (CNN), och absorberar fördelar från båda genom att föreslå en integrerad metod som kallas Convolutional Channel Features (CCF). CCF överför funktioner på låg nivå från förtränade CNN-modeller för att mata den växande skogsmodellen. Med kombinationen av CNN-funktioner och ökad skog drar CCF nytta av den rikare kapaciteten i funktionsrepresentation jämfört med kanalfunktioner, samt lägre kostnader för beräkning och lagring jämfört med end-to-end CNN-metoder. Vi visar att CCF fungerar som ett bra sätt att skräddarsy förtränade CNN-modeller till olika uppgifter utan att finjustera hela nätverket till varje uppgift genom att uppnå toppmoderna prestationer inom fotgängardetektering, ansiktsdetektering, kantdetektering och förslagsgenerering.
CCF detektor REF använder en integrerad metod som kallas Convolutional Channel Features, överföra låg nivå funktioner extraherade från förtränade CNN-modeller till en ökande skogsmodell.
Convolutional Channel Features
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}