Multi-scale orderless pooling of deep convolutional activation features (MOP-CNN)
Deep convolutional neural networks (Deep CNN) (或者理解为全局的CNN activations) 缺少空间位置信息。
空间pooling of local descriptors.
combining activations extracted at multiple local image windows.
1、Extracting CNN activations for local pathces at multiple scales (多尺度上局部patches抽取CNN activation)
2、+ Orderless VLAD pooling of these activations at each scale level (每一尺度层上进行无序pooling (VLDA encoding))
3、+combine the above results. (串联以上的每一层的activation)
实验是用在classification上。
Bag of features (BOF) : (orderless) 把图像看做是一些局部features的无序集合,而不会考虑任何全部空间信息。为了改进BOF缺失空间信息的问题,后引进 (Spatial Pyramid matching)SPM策略。
Deep CNN: (globally ordered)采用的全部不同的结构。原始图像像素输入到五个卷积层,每一层滤波出feature maps,然后在局部邻域进行max-pooling。
filtering layers+max-pooling layers + fully connected layers=====>最后产生一个4096维的feature。
实验设置: 利用imagenet上预先trained的Caffe CPU implementation, 来抽取深度features。
图像或者patch,resample到256*256, 减均值,作为network的输入。
七层(全连接)处理后,输出4096维的特征。因为采用了rectified linear unit (ReLU)变换,所有的特征值都是非负的。
Linear SVM from the INRIA JSGD package.
规则化参数设为10^-5, learning rate=0.2, train for 100 epochs.
Multi-scale orderless pooling of CNN features
利用the vector of locally aggregated descriptors (VLAD) framework, which is a simplified version of Fisher Vectors (FV).
具体来说,P_j表示第j个image patch的feature (维度=4096)。 然后降维到500维。
对第二层或者第三层(第一层就是一个全局feature),分别学习k-means codebook (k=100) centers(c_i, i=1, 2, ...k).
然后对于pooled vector 进行规则化(power 或者L2 norm)。 这样对于每一层,或产生pooled vector 500*100=50,000维的feature,然后进行PCA降维
产生4096维的feature。 最后对三层的4096维的feature进行combine为:4096*3维度的feature。