Vehicle Type Classification Using Semi-Supervised Convolutional Neural Network(泛读)

一.文献名字和作者

    Vehicle Type Classification Using Semi-Supervised Convolutional Neural Network， 2012

   

二.阅读时间

    2015年1月31日

三.文献的贡献点

    文章主要提出了一种半监督的方式用于训练卷积神经网络，半监督的意思是对于卷积层的卷积模板，采用无监督的方式获得，而对于输出层也就是softmax层，是采用有监督的方法进行训练的。

    文章使用的网络结构如下。

    作者同时结合底层特征和高层特征进行融合，来作为最后的特征，作者比较了单独使用底层特征、单独使用高层特征和同时使用底层特征和高层特征，同时使用底层和高层特征获得最好的效果。

    虽然作者使用的无监督进行卷积模板学习的方法我没看懂，但是，作者的这种初始化卷积模板的方法确实很一种可以借鉴的地方。

    同时作者在训练softmax的时候，使用了multi-task learning的方法，这个我也没看懂。

四.实验结果

    作者使用的是自建的数据库。