second order pooling 起源

时间: 2023-10-01 11:10:11 浏览: 146

Convolutional Neural Network With Second-Order Pooling for Underwater Target Classification

针对被动声纳在复杂海洋环境中进行水下目标分类问题，本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和二阶池化（SOP）的新型分类框架。这种方法能够从辐射声信号的时间-频率（T-F）表示中捕获时间相关性。卷积层被用于学习使用一组核过滤器从T-F输入中学习局部特征，这些T-F输入是通过恒-Q变换（CQT）提取得到的。与传统的最大池化方法不同，本文设计的SOP算子能够学习不同CNN过滤器之间的共现信息，通过每个频率子带的CNN特征的时间特征轨迹。为了保留频率区分度，保留了每个频率子带的相互特征。池化结果通过带符号的平方根和L2规范化后，输入到softmax分类器中。整个网络可以以端到端的方式进行训练。为了探索对未见条件的泛化能力，本文提出的CNN模型在新的海洋深度记录的真实辐射声信号上进行了评估。实验结果表明，与当前最先进的深度学习方法相比，提出的方法在分类准确度上提升了8%。从这一部分内容中，我们可以提炼出如下几点关键知识点： 1. 水下目标分类（Underwater Target Classification）：在变化多端的海洋环境中，使用被动声纳进行水下目标的检测和识别是一项关键任务。它在海洋工程中有许多重要应用，如自动目标识别(ATR)和海洋监测等。 2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：CNN在使用局部过滤和最大池化学习不变特征方面取得了成功。CNN的卷积层可以用来从输入中提取局部特征，这些特征经过学习后可以用于识别输入数据中的模式和结构。 3. 二阶池化（Second-Order Pooling, SOP）：在传统的CNN架构中，通常采用最大池化来减少特征维度和提取重要特征。然而，SOP能够捕捉特征在时间或空间维度上的相互关系和共现信息，这对于理解复杂信号的动态特征至关重要。 4. 时间-频率（Time-Frequency, T-F）表示：在处理声信号时，将信号的时域和频域信息结合起来是理解信号动态的重要手段。CQT是一种特殊的信号变换方法，它可以用来从辐射声信号中提取时间-频率信息。 5. 恒-Q变换（Constant-Q Transform, CQT）：CQT是一种用于音频信号分析的变换方法，它能够将声音信号从时域转换到时间-频率域，并保持对数频率分辨率，这对于理解复杂的音频信号结构非常有用。 6. softmax分类器：softmax是一种用于多分类问题的概率归一化函数，它可以将多维向量压缩成一个概率分布，使得每个维度的值都在0到1之间，并且所有维度值的总和为1。 7. 端到端训练（End-to-End Training）：这是一种机器学习方法，其中从输入数据到输出标签之间不需要人为干预，整个模型可以作为一个整体进行优化和训练。 8. 模型泛化能力（Model Generalization Ability）：这是衡量一个模型在未见过的数据上表现好坏的能力。一个具有高泛化能力的模型能够更好地应对新的、未见条件下的任务。在这一研究中，通过结合CNN和SOP，提出了一种新的方法来提高水下目标分类的性能。该方法通过保留频率区分度和学习特征的时间相关性来改进特征表示。这些改进在实际的海洋声信号数据上进行了评估，并与现有深度学习方法相比，显示出了较高的分类准确性。这项研究工作对于实际的海洋工程和军事应用具有重要的意义。

Second order pooling，也称为SPM（Spatial Pyramid Matching）池化，起源于计算机视觉领域的图像分类任务。它最早是在2006年的一篇名为"Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories"的论文中提出的。该论文提出了一种基于空间金字塔匹配的方法，将图像分成多个层级，对每个层级进行特征提取和汇总，最后将所有层级的特征拼接在一起进行分类。该方法在图像分类任务中取得了良好的效果，成为了计算机视觉领域中一种经典的特征提取和池化方法。后来，该方法也被应用到了其他领域，如自然语言处理和视频分析中。

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