För att koda klasskorrelationen och klassspecifik information i bildrepresentationen föreslår vi en ny lokal funktionsinlärningsmetod som heter Deep Discriminative and Shareable Feature Learning (DDSFL). DDSFL syftar till att hierarkiskt lära funktion omvandlingsfilter banker att omvandla rå pixel bild fläckar till funktioner. De lärda filterbankerna förväntas: 1) koda vanliga visuella mönster för ett flexibelt antal kategorier; 2) koda diskriminativ information; och 3) hierarkiskt extrahera mönster på olika visuella nivåer. Särskilt i varje enskilt skikt av DDSFL, delas filter gemensamt för klasser som delar liknande mönster. Discriminativ effekt av filtren uppnås genom att driva funktioner från samma kategori för att vara nära, medan funktioner från olika kategorier att vara långt borta från varandra. Dessutom föreslår vi två exempel på urvalsmetoder för att iterativt välja ut utbildningsdata för effektivare och effektivare lärande. Baserat på de experimentella resultaten kan DDSFL uppnå mycket lovande resultat, och det visar också stor kompletterande effekt på de toppmoderna Caffe-funktionerna.
REF föreslog djupdiskriminativt och delat funktionsinlärning (DDSFL) för att hierarkiskt lära sig funktionsomvandlingsfilterbanker, som omvandlar rå pixelbildspatcher till funktioner.
Exemplar Based Deep Discriminative and Shareable Feature Learning for Scene Image Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}