Abstrakt. Det har visats att aktiveringar som åberopas av en bild inom de översta skikten av ett stort konvolutionellt neuralt nätverk ger en hög nivå deskriptor av det visuella innehållet i bilden. I detta dokument undersöker vi användningen av sådana deskriptorer (neurala koder) inom programmet för bildsökning. I experimenten med flera standard hämtning riktmärken, fastställer vi att neurala koder fungerar konkurrenskraftigt även när den konvolutionella neurala nätverket har utbildats för en orelaterad klassificering uppgift (t.ex. Bildnätverk). Vi utvärderar också förbättringen i hämtning prestanda neurala koder, när nätverket omtränas på en datauppsättning av bilder som liknar bilder som påträffas vid testtid. Vi utvärderar vidare prestandan hos de komprimerade neurala koderna och visar att en enkel PCA-komprimering ger mycket bra korta koder som ger toppmodern noggrannhet på ett antal datauppsättningar. I allmänhet, neurala koder visar sig vara mycket mer motståndskraftig mot sådan kompression i jämförelse andra state-of-the-art deskriptorer. Slutligen, Vi visar att diskriminerande dimensionalitet minskning tränas på en datauppsättning av par av matchade fotografier förbättrar prestanda PCA-komprimerade neurala koder ännu mer. Sammantaget, våra kvantitativa experiment visar löftet om neurala koder som visuella deskriptorer för bildhämtning.
REF visade vidare att finjustering av CNN-modellerna ytterligare kan öka hämtningsprestandan.
Neural Codes for Image Retrieval
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}