Bilddeskriptorer baserade på aktiveringar av Convolutional Neural Networks (CNN) har blivit dominerande i bildsökning på grund av deras diskriminerande kraft, kompakt representation och sökeffektivitet. Utbildning av CNN, antingen från grunden eller finjustering, kräver en stor mängd kommenterade data, där en hög kvalitet på annotering ofta är avgörande. I detta arbete föreslår vi att finjustera CNN för bildsökning på en stor samling obeställda bilder på ett helt automatiserat sätt. Rekonstruerade 3D-modeller som erhålls genom toppmodern hämtning och struktur-from-motion metoder styr valet av utbildningsdata. Vi visar att både hård-positiva och hård-negativa exempel, utvalda genom att utnyttja geometrin och kamerapositioner tillgängliga från 3D-modellerna, förbättrar prestandan för specifik-objekt hämtning. CNN descriptor vitare discriminativt lärt sig från samma träningsdata överträffar vanliga PCA vitare. Vi föreslår en ny tränad Generalized-Mean (GeM) pooling lager som generaliserar max och genomsnittliga pooling och visar att det ökar hämtning prestanda. Genom att tillämpa den föreslagna metoden på VGG-nätverket uppnås toppmoderna resultat på standardriktmärkena Oxford Buildings, Paris och Holidays datauppsättningar.
GeM REF generaliserar max och genomsnittlig poolning med en poolningsparameter.
Fine-Tuning CNN Image Retrieval with No Human Annotation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}