Med tanke på ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som är preducerat för objektklassificering, föreslår detta papper att använda aktiva frågesvar för att semanticisera neurala mönster i konv-lager av CNN och gruvdel begrepp. För varje del koncept, vi minera neurala mönster i den förtränade CNN, som är relaterade till måldelen, och använda dessa mönster för att konstruera en And-Or graf (AOG) för att representera en fyra lager semantisk hierarki av delen. Som en tolkningsbar modell associerar AOG olika CNN-enheter med olika explicita objektdelar. Vi använder en aktiv människadatorkommunikation för att gradvis växa en sådan AOG på den förtränade CNN som följer. Vi tillåter datorn att aktivt identifiera objekt, vars neurala mönster inte kan förklaras av den nuvarande AOG. Sedan frågar datorn människan om de oförklarade föremålen och använder svaren för att automatiskt upptäcka vissa CNN-mönster som motsvarar den saknade kunskapen. Vi odlar AOG stegvis för att koda ny kunskap som upptäckts under den aktiva inlärningsprocessen. I experiment uppvisar vår metod hög inlärningseffektivitet. Vår metod använder ca 1/6-1/3 av delen annoteringar för utbildning, men uppnår liknande eller bättre del-localization prestanda än snabb-RCNN metoder.
De löses också upp CNN representationer i en And-Or graf via aktiva frågor-svar REF.
Mining Object Parts from CNNs via Active Question-Answering
{'venue': 'Quanshi Zhang, Ruiming Cao, Ying Nian Wu, and Song-Chun Zhu,"Mining Object Parts from CNNs via Active Question-Answering"in CVPR 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}