Flera senaste arbeten har visat att bilddeskriptorer som produceras av djupa konvolutionella neurala nätverk ger state-of-the-art prestanda för bildklassificering och hämtningsproblem. Det har också visat sig att aktiveringarna från de konvolutionella skikten kan tolkas som lokala egenskaper som beskriver särskilda bildregioner. Dessa lokala funktioner kan aggregeras med hjälp av aggregeringsmetoder som utvecklats för lokala funktioner (t.ex. Fisher vektorer), vilket ger nya kraftfulla globala deskriptorer. I detta dokument undersöker vi möjliga sätt att aggregera lokala djupa funktioner för att producera kompakta globala deskriptorer för bildsökning. För det första visar vi att djupa funktioner och traditionella handgjorda funktioner har helt olika fördelningar av parvisa likheter, varför befintliga aggregeringsmetoder måste utvärderas noggrant. En sådan omvärdering visar att i motsats till ytliga funktioner, den enkla aggregeringsmetoden baserad på summa pooling ger utan tvekan den bästa prestandan för djupa konvolutionella funktioner. Denna metod är effektiv, har få parametrar och har liten risk för övermontering när t.ex. lära sig PCA-matrisen. Sammantaget förbättrar den nya kompakta globala deskriptorn den senaste tekniken avsevärt på fyra gemensamma riktmärken.
I REF jämförs lokala funktioner som Fisher vektorer med djupa funktioner för aggregering.
Aggregating Local Deep Features for Image Retrieval
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}