Detta arbete föreslår en enkel instans hämtning pipeline baserat på kodning av de konvolutionella funktionerna i CNN med hjälp av säcken med ord aggregation system (BoW). Tilldela varje lokal uppsättning aktiveringar i ett konvolutionslager till ett visuellt ord ger en uppdragskarta, en kompakt representation som relaterar regioner av en bild med ett visuellt ord. Vi använder uppdragskartan för snabb rumslig omklassificering, för att få objektlokaliseringar som används för frågeexpansion. Vi visar lämpligheten av BoW representation baserat på lokala CNN funktioner till exempel hämtning, uppnå konkurrenskraftiga prestanda på Oxford och Paris byggnader riktmärken. Vi visar att vårt föreslagna system för CNN funktionen aggregering med BoW överträffar state-of-the-art tekniker med hjälp av summa pooling på en delmängd av den utmanande TRECVid INS-riktmärke.
Till exempel föreslår REF att genomföra INS genom att koda konvolutionella funktioner i CNN med hjälp av BoW-aggregeringssystem.
Bags of Local Convolutional Features for Scalable Instance Search
{'venue': "ICMR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}