Abstract-This paper tar upp problemet med mycket storskalig bildsökning, med fokus på att förbättra dess noggrannhet och robusthet. Vi siktar på ökad robusthet i sökningen till faktorer som variationer i belysning, objektets utseende och skala, partiella ocklusioner och belamrade bakgrunder -särskilt viktigt när sökningen utförs över mycket stora datauppsättningar med betydande variabilitet. Vi föreslår en ny CNN-baserad global deskriptor, kallad REMAP, som lär sig och aggregerar en hierarki av djupa funktioner från flera CNN lager, och är utbildad end-to-end med en triplet förlust. REMAP lär sig uttryckligen diskriminerande egenskaper som är ömsesidigt stödjande och komplementära på olika semantiska nivåer av visuell abstraktion. Dessa täta lokala funktioner är max-poolade rumsligt vid varje lager, inom flerskaliga överlappande regioner, innan de aggregeras till en enda bild-nivå deskriptor. För att identifiera de semantiskt användbara regionerna och skikten för hämtning föreslår vi att man mäter informationsvinsten för varje region och skikt med hjälp av KL-divergens. Vårt system lär sig effektivt under träningen hur användbara olika regioner och skikt är och väger dem därefter. Vi visar att en sådan relativ entropistyrd aggregering överträffar klassisk CNN-baserad aggregering som styrs av SGD. Hela ramverket är utbildat i en end-to-end mode, överträffar de senaste state-of-the-art resultat. På bildsökning datauppsättningar Holidays, Oxford och MPEG, REMAP deskriptorn uppnår mAP på 95,5%, 91,5% respektive 80,1%, överträffar alla resultat som publicerats hittills. REMAP utgjorde också kärnan i den vinnande ansökan till Google Landmark Retrieval Challenge på Kaggle.
Särskilt den föreslagna funktionsbeskrivningen lär sig uttryckligen diskriminerande egenskaper som ömsesidigt stöder och kompletterar varandra på olika semantiska nivåer av visuell abstraktion REF.
REMAP: Multi-layer entropy-guided pooling of dense CNN features for image retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing, Early Access 22 May 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}