Vi utvärderar om funktioner som utvunnits ur aktiveringen av ett djupt konvolutionsnätverk utbildat på ett helt övervakat sätt på en stor, fast uppsättning av objektigenkänningsuppgifter kan återanvändas till nya generiska uppgifter. Våra generiska uppgifter kan skilja sig avsevärt från de ursprungligen utbildade uppgifterna och det kan finnas otillräckliga märkta eller omärkta data för att konventionellt träna eller anpassa en djup arkitektur till de nya uppgifterna. Vi undersöker och visualiserar den semantiska klungan av djupa konvolutionella funktioner med avseende på en mängd olika sådana uppgifter, inklusive scenigenkänning, domänanpassning och finkorniga igenkänningsutmaningar. Vi jämför effektiviteten av att förlita sig på olika nätverksnivåer för att definiera en fast funktion, och rapporterar nya resultat som avsevärt överträffar den senaste tekniken på flera viktiga vision utmaningar. Vi släpper DeCAF, en öppen källkod implementation av dessa djupkonvolutionella aktiveringsfunktioner, tillsammans med alla tillhörande nätverksparametrar för att visionsforskare ska kunna utföra experiment med djupa representationer över en rad visuella konceptlärande paradigm.
Donahue m.fl. undersöka och visualisera den semantiska kluster av djupa konvolutionella funktioner med avseende på en mängd olika sådana uppgifter, inklusive scenigenkänning, domänanpassning och finkornig igenkänning utmaningar REF.
DeCAF: A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}