Konvolutionella neurala nätverk (CNN) uppnå state-of-theart prestanda i många datorseende uppgifter. Denna prestation föregås dock av extrema manuella anmärkningar för att utföra antingen träning från grunden eller finjustering för måluppgiften. I detta arbete föreslår vi att finjustera CNN för bildsökning från en stor samling obeställda bilder på ett helt automatiserat sätt. Vi använder toppmoderna metoder för hämtning och struktur-from-Motion (SfM) för att få 3D-modeller, som används för att styra valet av utbildningsdata för CNN finjustering. Vi visar att både hårda positiva och hårda negativa exempel förbättrar den slutliga prestandan i synnerhet objekthämtning med kompakta koder.
Den använder moderna metoder för hämtning och struktur-from-Motion (SfM) för att erhålla tredimensionell (3-D) modell, som används för att välja utbildningsdata för CNN finjustering REF.
CNN Image Retrieval Learns from BoW: Unsupervised Fine-Tuning with Hard Examples
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}