Abstract-convolutional Neural Networks (CNN) har gjort anmärkningsvärda framsteg på scenen erkännande, delvis på grund av dessa nyligen storskaliga scen dataset, såsom platser och platser2. Scenkategorier definieras ofta av information på flera nivåer, inklusive lokala objekt, global layout och bakgrundsmiljö, vilket leder till stora variationer inom klassen. Med det ökande antalet scenkategorier har dessutom märkningsmångfald blivit ytterligare en viktig fråga i den storskaliga klassificeringen. Detta dokument är inriktat på erkännande av storskaliga scener och ger två viktiga bidrag för att ta itu med dessa frågor. För det första föreslår vi en CNN-arkitektur med flera upplösningar som fångar visuellt innehåll och struktur på flera nivåer. CNN med flera upplösningar består av CNN med grov upplösning och CNN med fin upplösning som kompletterar varandra. För det andra utformar vi två kunskapsstyrda disambigeringsmetoder för att hantera problemet med märkningsmångfald. (i) Vi utnyttjar kunskapen från förvirringsmatrisen som beräknas på valideringsdata för att slå samman tvetydiga klasser till en superkategori. (ii) Vi använder kunskapen om extra nätverk för att producera en mjuk etikett för varje bild. Sedan används superkategorierna eller de mjuka etiketterna för att vägleda CNN-utbildningen på Places2. Vi utför omfattande experiment på tre storskaliga bilddataset (ImageNet, Platser och Platser2), som visar effektiviteten i vår strategi. Dessutom deltar vår metod i två stora scenigenkänningsutmaningar, och uppnår den andra platsen på Places2-utmaningen i ILSVRC 2015, och den första platsen på LSUN-utmaningen i CVPR 2016. Slutligen testar vi direkt de inlärda representationerna på andra scenriktmärken och får de nya toppmoderna resultaten på MIT Indoor67 (86,7%) och SUN397 (72,0%). Vi släpper koden och modellerna på https://github.com/wanglimin/MRCNN-Scene-Recognition.
Wang m.fl. REF föreslog en CNN-arkitektur med flera lösningar för att samla in olika nivåer av information för att skapa förståelse för scener och införde ett mjukt mål för att reda ut liknande scenkategorier.
Knowledge Guided Disambiguation for Large-Scale Scene Classification with Multi-Resolution CNNs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}