Abstrakt. Vi föreslår ett enkelt och enkelt sätt att skapa kraftfulla bildrepresentationer via tvärdimensionell viktning och aggregering av djupa konvolutionella neurala nätverkslager. Vi presenterar först en generaliserad ram som omfattar en bred familj av strategier och inkluderar tvärdimensionella poolning och viktning steg. Vi föreslår sedan specifika icke-parametriska system för både rumslig och kanalvis viktning som ökar effekten av mycket aktiva rumsliga svar och samtidigt reglerar sprickbildningseffekter. Vi experimenterar med olika offentliga dataset för bildsökning och visar att vårt tillvägagångssätt överträffar det nuvarande toppmoderna för tillvägagångssätt baserade på förutbildade nätverk. Vi erbjuder också en lättanvänd, öppen källkodsimplementering som återger våra resultat.
I Ref föreslogs vidare en icke-parametrisk metod för att lära sig vikter för både rumsliga platser och funktionskanaler.
Cross-dimensional Weighting for Aggregated Deep Convolutional Features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}