Att sammanställa andra ordningens statistik över lokala särdrag för att bilda en högdimensionell bilinjär funktion har visat sig uppnå toppmoderna resultat på en mängd olika finkorniga klassificeringsuppgifter. För att möta de beräkningskrav som hög funktion dimensionalitet, föreslår vi att representera covariance funktioner som en matris och tillämpa en lågranka bilinear klassificerare. Den resulterande klassificeringen kan utvärderas utan att explicit beräkna den bilinjära funktionskartan som möjliggör en stor minskning av beräkningstiden samt minskning av det effektiva antalet parametrar som ska läras. För att ytterligare komprimera modellen, föreslår vi en klassificerare co-decomposition som faktoriserar insamlingen av bilinjära klassificerare till en gemensam faktor och kompakta perklass termer. Samuppgörelsens idé kan spridas genom två konvolutionslager och tränas i en endto-end arkitektur. Vi föreslår en enkel men effektiv initiering som undviker explicit första träning och factorizing de större bilinear classifiers. Genom omfattande experiment visar vi att vår modell uppnår toppmodern prestanda på flera offentliga datauppsättningar för finkornig klassificering med endast kategorietiketter. Viktigt är att vår slutliga modell är en storleksordning som är mindre än den nyligen föreslagna kompakta bilinjära modellen [8] och tre order mindre än den vanliga bilinjära CNN-modellen [19].
Kong m.fl. I REF föreslogs klassificering av co-dekomposition för att ytterligare komprimera den bilinjära modellen.
Low-Rank Bilinear Pooling for Fine-Grained Classification
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}