, är en viktig komponent i nästan alla bild förståelse system. Men vår förståelse av dem är fortfarande begränsad. I detta dokument gör vi en direkt analys av den visuella informationen i framställningar genom att ställa följande fråga: med tanke på en kodning av en bild, i vilken utsträckning är det möjligt att rekonstruera själva bilden? För att besvara denna fråga bidrar vi med en allmän ram för att invertera framställningar. Vi visar att denna metod kan invertera representationer som HOG mer exakt än de senaste alternativen samtidigt som den även är tillämplig på CNN. Vi använder oss sedan av denna teknik för att för första gången studera motsatsen till CNN-bildrepresentationer på senare tid. Bland våra upptäckter visar vi att flera lager i CNN behåller fotografiskt korrekt information om bilden, med olika grader av geometrisk och fotometrisk invariant. 5188 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
REF beräknar också en ungefärlig invers av bilden för att analysera djupa CNNs.
Understanding deep image representations by inverting them
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}