Abstrakt. Målet med detta papper är att upptäcka en uppsättning diskriminerande fläckar som kan fungera som en helt oövervakad mellannivå visuell representation. De önskade fläckarna måste uppfylla två krav: 1) för att vara representativa, de måste förekomma tillräckligt ofta i den visuella världen; 2) för att vara diskriminerande, de måste vara tillräckligt annorlunda från resten av den visuella världen. Plåstren kan motsvara delar, objekt, "visuella fraser", etc. men är inte begränsade till att vara någon av dem. Vi framställer detta som ett oövervakat discriminativt klusterproblem på en enorm datauppsättning av bildlappar. Vi använder en iterativ procedur som växlar mellan klusterering och utbildning diskriminativa klassificeringar, samtidigt som vi tillämpar noggrann korsvalidering vid varje steg för att förhindra övermontering. Papperet demonstrerar experimentellt effektiviteten av discriminativa fläckar som en oövervakad mellannivå visuell representation, vilket tyder på att det kan användas i stället för visuella ord för många uppgifter. Discriminativa fläckar kan också användas i ett övervakat system, t.ex. scenklassificering, där de visar den senaste prestandan på MIT Indoor-67-datasetet.
Närmre vår strategi finner arbetet i REF en uppsättning diskriminativa och representativa bildlappar genom att använda en iterativ process av klusterering och utbildning.
Unsupervised Discovery of Mid-Level Discriminative Patches
{'venue': 'European Conference on Computer Vision, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}