Mitt-nivå visuell element upptäckt syftar till att hitta kluster av bild fläckar som är både representativa och diskriminerande. I detta arbete studerar vi detta problem från möjligheterna till mönsterbrytning samtidigt som vi förlitar oss på de nyligen populära Convolutional Neural Networks (CNN). Särskilt, Vi finner att för en bild patch, aktiveringar som extraheras från det första fullt anslutna skiktet av CNNs har två tilltalande egenskaper som möjliggör dess sömlösa integration med mönsterbrytning. Mönster upptäcks sedan från ett stort antal CNN aktiveringar av bild patcher genom den välkända förening regel gruvdrift. När vi hämtar och visualiserar bildlappar med samma mönster (Se bild. 1 ), överraskande, de är inte bara visuellt liknande men också semantiskt konsekvent. Vi tillämpar vårt förhållningssätt till scen- och objektklassificeringsuppgifter, och visar att vårt förhållningssätt överträffar alla tidigare arbeten på mellannivå visuell element upptäckt med en betydande marginal med mycket färre element som används. Vårt tillvägagångssätt överträffar eller matchar också de senaste verken som använder CNN för dessa uppgifter. Det kompletta systemets källkod finns tillgänglig online.
Mer nyligen använde REF CNN funktioner med association regel algoritm för att upptäcka mellannivå visuella element, och utvärdera dem på objekt / Scene klassificering uppgift.
Mid-level Deep Pattern Mining
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}