May, 2018

用具有池化层的 CNN 进行快速特征提取

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TL;DR本文提出了一种针对整个图像计算基于补丁的局部特征描述符的有效方法，适用于几乎所有现有的网络架构和局部特征提取任务，包括摄像机标定、Patchmatching、光流估计和立体匹配等任务，并对任意 CNN 架构进行了速度基准测试和示例代码的展示。
发现论文，激发创造
  • 图像检索的基于选择性深度卷积特征

    本文提出了一种新颖的框架用于图像检索，通过采用各种掩码方案从卷积特征中选择代表性的子集来解决爆炸性问题，并采用最新的嵌入和聚合方法进一步提高特征可区分性，从而达到了最先进的检索准确度。

    Jul, 2017

  • 用于紧凑图像表示的对象级深度特征池化

    本文提出一种基于卷积神经网络和物件性先验知识的图像检索方法，通过对图像区域深度特征和物件性先验的结合，有效地解决了图像在几何变换和物品构成方面的不变性问题，从而实现更准确高效的图像检索。

    Apr, 2015

  • 深度卷积特征聚合的图像检索

    本文通过对局部卷积神经网络特征进行聚合研究，提出一种基于简单加总池化的高效图像检索方法，取得了显著提升的效果。

    Oct, 2015

  • 利用深度网络中的本地特征进行图像检索

    本文研究采用卷积神经网络在图像检索中的应用，通过提取不同层的卷积特征，使用 VLAD 编码转化为一个单一向量，探讨不同层和规模在特征处理中的影响，发现较低的层次和更精细的尺度能够更好地提升图像检索的准确度，同时对比了其他方法，最终取得了业界领先的成果。

    Apr, 2015

  • CNN 特征转移的良好实践

    本研究旨在有效转移卷积神经网络（CNN）在图像搜索和分类中的特征。通过系统研究 CNN 转移的三个要点，本研究得出了使用适当大小的图像作为 CNN 输入的优势，使用平均 / 最大池化改善特征映射的不同 CNN 层的性能的结果以及在不同 CNN 层中提取集合特征的简单组合有效地从低层次和高层次描述符中收集证据等结论。遵循这些良好实践，本研究在多个基准测试中显著提高了最先进技术水平。

    Apr, 2016

  • 预训练 CNN 的嵌入式特征本地化

    本研究引入了一种基于 CNN 内部信息的新型特征检测器，检测器的信息从特征图与输入图像的梯度计算获得，能够生成显著性地图和相关关键点，无需监督训练，和专门的 feature detector 性能相似。

    Jul, 2019

  • 深度本地视频特征用于动作识别

    探讨使用 CNN 特征表示整个视频以用于人类动作识别的问题，通过提取局部特征并将它们聚合成全局特征，将另一个映射函数用于将全局特征映射到全局标签

    Jan, 2017

  • 卷积层下的宝藏：交叉卷积层池化用于图像分类

    本文介绍一种新技术 cross-convolutional-layer pooling，并探讨卷积层激活的图像表示方式在使用中的优点和不足，通过应用于四个流行的视觉分类任务，证明该方法具有可比较或显著更好的性能，而造成的计算成本要低得多。

    Nov, 2014

  • 基于深度特征的判别定位学习

    本文研究了全局平均池化技术在卷积神经网络中应用的原理，发现其可以使网络更好地实现局部特征定位，从而建立了一种通用的可局部化的深层表示方法，并通过实验证明其在物体定位等各种任务上的有效性。

    Dec, 2015

  • 稳健的紧凑二进制描述符特征融合进行补丁匹配

    本文提出了一种卷积网络框架，用于学习二进制补丁描述符，其中像素域特征与从变换域提取的特征融合。实验证明，我们的特征融合方法在准确性、速度和复杂性方面优于多种最先进的方法。

    Jan, 2019