Genom att stapla lager av konvolution och icke-linjäritet, convolutional nätverk (ConvNets) effektivt lära sig från låg nivå till hög nivå funktioner och diskriminerande representationer. Eftersom målet med storskaligt erkännande är att avgränsa komplexa gränser för tusentals klasser, är det viktigt att utforska funktioner för att förverkliga ConvNets fulla potential. Dock, state-of-theart verk koncentrerar sig bara på djupare eller bredare arkitektur design, medan sällan utforska funktionen statistik högre än första ordningen. Vi tar ett steg mot att ta itu med detta problem. Vår metod består i covariance pooling, i stället för de vanligaste första ordningen pooling, av hög nivå konvolutionella funktioner. De viktigaste utmaningarna är robust kovariansuppskattning med tanke på ett litet urval av stora dimensionella egenskaper och användning av den mångfaldiga strukturen hos kovariansmatriser. För att möta dessa utmaningar presenterar vi en Matrix Power Normalized Covariance (MPN-COV) metod. Vi utvecklar framåt- och bakåtutbredningsformler för de ickelinjära matrisfunktionerna så att MPN-COV kan tränas end-to-end. Dessutom analyserar vi både kvalitativt och kvantitativt dess fördel över den välkända log-euklideiska mätmetoden. På ImageNet 2012 validering som, genom att kombinera MPN-COV vi uppnå över 4%, 3% och 2,5% vinster för AlexNet, respektive; integration av MPN-COV i 50-lager ResNet outperforms ResNet-101 och är jämförbar med ResNet-152. Källkoden kommer att finnas tillgänglig på projektsidan: http://www.peihuali.org/MPN-COV.
I REF föreslås matriseffekt normaliserad covarians pooling metod (MPN-COV) för storskalig visuell igenkänning.
Is Second-Order Information Helpful for Large-Scale Visual Recognition?
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}