I bildklassificeringen är den visuella åtskillnaden mellan olika objektkategorier mycket ojämn, och vissa kategorier är svårare att särskilja än andra. Sådana svåra kategorier kräver mer specifika klassificeringar. Befintliga djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) utbildas dock som platta N-vägs klassificerare, och få ansträngningar har gjorts för att utnyttja den hierarkiska strukturen av kategorier. I detta dokument inför vi hierarkiska djupa CNN (HD-CNN) genom att inbädda djupa CNN i en hierarki på två nivåer. En HD-CNN separerar lätt klasser med hjälp av en grov kategori klassificerare samtidigt särskilja svåra klasser med hjälp av fin kategori klassificerare. Under HD-CNN-träningen följs komponentvis av global finjustering med en multinomiell logistisk förlust som regleras av en grov kategorikonsistensterm. Dessutom gör villkorliga utföranden av finkategoriklassificeringar och lagerparameterkomprimering HD-CNNs skalbara för storskalig visuell igenkänning. Vi uppnår toppmoderna resultat på både CIFAR100 och storskaliga ImageNet 1000-klass referensdataset. I våra experiment bygger vi upp tre olika HD-CNN på två nivåer, och de sänker topp-1-felet för standard CNN med 2,65%, 3,1% och 1,1%.
Yan och al. I REF föreslogs en hierarkisk CNN på två nivåer med det första skiktet som separerar lätta klasser med hjälp av en grov kategoriklassificering och de andra skikten som ger svåra klasser med hjälp av fina kategoriklassificeringar.
HD-CNN: Hierarchical Deep Convolutional Neural Networks for Large Scale Visual Recognition
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}