Tvålinjär pooling har nyligen föreslagits som en funktion kodning lager, som kan användas efter de konvolutionella skikten i ett djupt nätverk, för att förbättra prestanda i flera vision uppgifter. Annorlunda från konventionell global genomsnittlig pooling eller helt anslutna lager, tvåradig pooling samlar 2nd order information i en översättning variant mode. Men en allvarlig nackdel för denna familj av poolning lager är deras dimensionalitet explosion. Ungefärliga poolningsmetoder med kompakta egenskaper har utforskats för att lösa denna svaghet. Dessutom har de senaste resultaten visat att betydande prestandavinster kan uppnås genom att lägga till 1: a orderinformation och tillämpa matris normalisering för att legalisera instabil högre orderinformation. Emellertid, kombinera kompakt pooling med matris normalisering och annan orderinformation har inte utforskats förrän nu. I detta papper förenar vi dubbellinjär poolning och de globala Gaussian inbäddning lager genom den empiriska momentmatrisen. Dessutom föreslår vi ett nytt sub-matris square-root skikt, som kan användas för att normalisera produktionen av konvolutionsskiktet direkt och lindra dimensionalitetsproblem med off-the-shelf kompakt pooling metoder. Våra experiment på tre brett använda finkorniga klassificeringsdata visar att vår föreslagna arkitektur, MoNet, kan uppnå liknande eller bättre prestanda än med den toppmoderna G 2 DeNet. Dessutom, i kombination med kompakt pooling teknik, MoNet får jämförbar prestanda med kodade funktioner med 96% mindre dimensioner.
MoNet REF kombinerade G 2 DeNet och bilinear pooling tillsammans.
MoNet: Moments Embedding Network
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}