Ett antal färska studier har visat att ett Deep Convolutional Neural Network (DCNN) som är förinställt på en stor datauppsättning kan antas som en universell bilddeskriptor, och att detta leder till imponerande peiformance vid en rad olika bildklassificeringsuppgifter. De flesta av dessa studier, om inte alla, antar aktiveringar av det fullt anslutna skiktet av en DCNN som bild eller region representation och det anses att konvolutionella skikt aktiveringar är mindre diskriminerande. I detta dokument förespråkas dock att aktiveringar av de konvolutionella skikten, om de används på lämpligt sätt, utgör en pow erful image representation. Detta uppnås genom att man antar en ny teknik som föreslås i detta dokument och som kallas sammanslagning av tvärkonvolutionella skikt. Mer specifikt, det extraherar subarrays av funktionskartor av ett konvolutionslager som lo cal funktioner, och poolar de extraherade funktionerna med guid essencen av särdragskartorna i det på varandra följande convolutional skiktet. Jämfört med befintliga metoder som tillämpar DCNN i liknande lokala funktioner, den föreslagna metoden undviker indata bild stil missmatchning problem som vanligtvis uppstår när tillämpa fullt anslutna lager aktiveringar för att beskriva lokala regioner. Dessutom är den föreslagna metoden lättare att genomföra eftersom den är kodboksfri och inte har några inställningsparametrar. Genom att tillämpa vår metod på fyra populära visuella klassificeringsuppgifter, visas det att den föreslagna metoden kan uppnå jämförbara eller i vissa fall betydligt bättre prestanda än befintliga fullt anslutna lagerbaserade bildrepresentationer.
Till exempel Liu et al. REF tog funktionskartorna som indikatorkartor över delar och aggregerade de lokala funktionerna för varje surrogatdel som bildnivårepresentation.
The treasure beneath convolutional layers: Cross-convolutional-layer pooling for image classification
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}