Abstrakt. Djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat sitt löfte som en universell representation för erkännande. Globala CNN-aktiveringar saknar dock för närvarande geometrisk variation, vilket begränsar deras robusthet för uppgifter som klassificering och matchning av mycket varierande scener. För att förbättra variansen av CNN-aktiveringar utan att försämra deras diskriminerande makt, presenterar detta dokument ett enkelt men effektivt system som kallas flerskalig oordnad poolning (eller MOP-CNN kort sagt). Detta tillvägagångssätt fungerar genom att extrahera CNN aktiveringar för lokala patchar på flera skalor, följt av orderlös VLAD sammanslagning av dessa aktiveringar på varje skala nivå och concretenating resultatet. Denna funktionsrepresentation överträffar på ett avgörande sätt globala CNN-aktiveringar och uppnår toppmoderna prestanda för scenklassificering på sådana utmanande riktmärken som SUN397, MIT Indoor Scenes och ILSVRC2012, samt till exempel hämtning på Holidays dataset.
Gong m.fl. REF använde orderlös VLAD-poolning av CNN-aktiveringar på flera skalor och uppnådde konkurrenskraftiga resultat på klassificerings- och sökuppgifter.
Multi-scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}