Vi föreslår en flerkanalig, djup neural nätverk ram som, för första gången, ger skiss erkännande prestanda som överträffar den hos människor. Vår överlägsna prestanda är ett resultat av att vi uttryckligen inbäddar de unika egenskaperna hos skisser i vår modell: (i) en nätverksarkitektur avsedd för skiss snarare än naturlig fotostatistik, (ii) en flerkanalig generalisering som kodar sekventiell beställning i skissprocessen, och (iii) en flerskalig nätverksensemble med gemensam Bayesiansk fusion som står för de olika abstraktionsnivåer som visas i frihandsskisser. Vi visar att toppmoderna djupa nätverk speciellt konstruerade för foton av naturliga objekt misslyckas med att prestera bra på skissigenkänning, oavsett om de är utbildade med foto eller skiss. Vårt nätverk å andra sidan ger inte bara bästa prestanda på den största mänskliga skiss dataset hittills, men är också liten i storlek gör effektiv utbildning möjligt med bara processorer.
I den andra kategorin ansöktes det konvolutionella neurala nätverket först om skissigenkänning i Sketch-a-Net REF.
Sketch-a-Net that Beats Humans
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}