Abstract-Instance hämtning kräver att man söker efter bilder som innehåller ett visst objekt i en stor corpus. Nya studier visar att användning av bildfunktioner som genereras av pooling convolutional lagerfunktionskartor (CFMs) av en pretrained convolutional neural network (CNN) leder till lovande prestanda för denna uppgift. På grund av den globala pooling strategi som antagits i dessa verk, är den genererade bildfunktionen mindre robust för bild skräp och tenderar att förorenas av irrelevanta bildmönster. I den här artikeln lindrar vi denna nackdel genom att föreslå en ny omklassificeringsalgoritm med hjälp av CFM för att förfina det hämtningsresultat som erhållits genom befintliga metoder. Vår nyckelidé, som kallas frågeadaptiv matchning (QAM), är att först representera CFM för varje bild med en uppsättning basregioner som fritt kan kombineras till större intresseregioner. Då är likheten mellan frågan och en kandidat bild mäts med den bästa likheten poäng som kan uppnås genom att jämföra frågefunktionen och funktionen poolad från en kombinerad region. Vi visar att ovanstående procedur kan gjutas som ett optimeringsproblem och det kan lösas effektivt med en off-the-shälf lösare. Förutom denna allmänna ram föreslår vi också två praktiska sätt att skapa basregionerna. Den ena grundar sig på CFM:s egendom och den andra bygger på ett flerskaligt rumsligt pyramidsystem. Genom omfattande experiment visar vi att våra omplaceringsstrategier ger betydande resultatförbättringar och genom att tillämpa dem kan vi överträffa toppmoderna riktmärken på flera exempel.
På liknande sätt, Cao et al. I Ref föreslogs en metod för att härleda en uppsättning basregioner direkt från aktiveringen av det konvolutionella skiktet.
Where to Focus: Query Adaptive Matching for Instance Retrieval Using Convolutional Feature Maps
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}