Djupa konvolutionella neurala nätverk har varit framgång fullt tillämpad på bildklassificering uppgifter. När samma nätverk har använts för bildsökning har det skett att de sista skikten skulle ge den bästa peiformansen, som de gör i klassificeringen. Vi visar att till exempel-nivå bild hämtning, lägre lager ofta per form bättre än de sista skikten i konvolutionella neurala nätet fungerar. Vi presenterar ett tillvägagångssätt för att extrahera konvolu tionella funktioner från olika lager av näten, och antar VLAD-kodning för att koda funktioner till en enda vec tor för varje bild. Vi undersöker effekten av dif fent lager och skalor av indata bilder på peiformance av konvolutionella funktioner med hjälp av de senaste djupa nätverken Ox fordNet och GoogLeNet. Experiment visar att i termediate lager eller högre lager med finare skalor proce bättre resultat för bild hämtning, jämfört med det sista lagret. När vi använder komprimerade 12S-D VLAD-deskriptorer får vår metod toppmoderna resultat och överträffar andra VLAD- och CNN-baserade metoder på två av tre testdatauppsättningar. Vårt arbete ger vägledning för överföring av djupa nätverk utbildade på bildklassificering till bildre treeval uppgifter.
Ng et al. REF har genomfört noggranna experiment för att undersöka prestandan hos funktioner från olika skikt av CNN och olika skalor av indatatestbilder i bildsökning på instansnivå.
Exploiting local features from deep networks for image retrieval
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}