Nyligen genomförda studier har visat att ett Deep Convolutional Neural Network (DCNN) som är utbildat i ett stort bilddataset kan användas som en universell bilddeskriptor och att detta leder till imponerande prestanda för en mängd olika bildigenkänningsuppgifter. De flesta av dessa studier antar aktiveringar från ett enda DCNN lager, vanligtvis ett fullt ansluten lager, som bild representation. I detta dokument föreslog vi ett nytt sätt att extrahera bildrepresentationer från två på varandra följande konvolutionella lager: ett lager används för lokal funktionsutdragning och det andra tjänar som vägledning för att samla de extraherade funktionerna. Genom att ta olika syn på de konvolutionella skikten utvecklar vi ytterligare två planer för att förverkliga denna idé. Den första använder direkt konvolutionella lager från en DCNN. Den andra tillämpar det förträngda CNN på tätt provade bildområden och behandlar de fullt anslutna aktiveringarna av varje bildregion som ett konvolutionsskikts funktionsaktiveringar. Vi tränar sedan ytterligare ett konvolutionslager ovanpå detta som det pooling-guidance-konvolutionella lagret. Genom att tillämpa vår metod på tre populära visuella klassificeringsuppgifter, finner vi att vårt första system tenderar att prestera bättre på ansökningar som kräver stark diskriminering på lägre nivå visuella mönster medan det senare utmärker sig i fall som kräver diskriminering på kategori-nivå mönster. Sammantaget uppnår den föreslagna metoden överlägsna prestanda jämfört med befintliga metoder för att extrahera bildrepresentationer från en DCNN. Dessutom tillämpar vi poolning över lager på problemet med bildsökning och föreslår system för att minska beräkningskostnaderna. Experimentella resultat tyder på att den föreslagna metoden uppnår lovande resultat för bildsökningsuppgiften.
Cross-convolutional-layer pooling fungerar också som ett lärande-baserat tillvägagångssätt och undersöker aktiveringar av två på varandra följande convolutional lager REF.
Cross-Convolutional-Layer Pooling for Image Recognition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}