格拉斯曼流形上的双线性池化:细粒度视觉分类新方法
"细粒度视觉分类中的紧致齐次双线性Grassmann池" 在计算机视觉领域,细粒度视觉分类是一项重要的任务,它旨在识别物体的更具体、更细分的类别,如不同型号的汽车、鸟类或飞机。在这一领域,设计能够捕捉微小差异并具有鲁棒性的特征至关重要。传统的特征提取方法可能不足以应对这种挑战,但随着深度学习的发展,卷积神经网络(CNN)已经成为解决这一问题的有效工具。 双线性池化是一种在CNN中提取特征的策略,它通过计算特征矩阵的二阶统计量来捕获高级语义信息。这种方法在细粒度视觉识别中表现出色,因为它能够捕获局部特征的相互关系。然而,双线性特征矩阵可能会受到“视觉爆发”现象的影响,即特征矩阵对局部CNN特征的幅度和相关性过于敏感,导致不稳定性。 为了解决这个问题,研究人员提出了一种新的池化方法——紧致齐次双线性Grassmann池。这个方法利用奇异值分解(SVD)将CNN特征矩阵转换为正交矩阵,这些矩阵在Grassmann流形上,这是一个描述欧几里得空间子空间的几何结构。Grassmann流形上的距离度量能够更好地捕获图像的相似性,同时独立于局部CNN激活的幅度和相关性。 在Grassmann流形上进行投影可以得到一个紧凑且稳定的特征表示,它减少了对局部特征强度变化的敏感性,提高了模型的不变性。此外,通过在Grassmann流形上推导出的双线性特征映射,可以避免直接计算大而密集的双线性特征矩阵,从而减少计算复杂性和存储需求。 实验结果显示,这种方法在各种细粒度图像分类数据集上取得了良好的效果,实现了模型复杂性和准确性的平衡。这种方法的优势在于,它既能保持高精度,又降低了对精细标注的依赖,这对于那些注释成本高昂的细粒度分类任务来说尤其有价值。 这篇研究提出的紧致齐次双线性Grassmann池是一种创新的池化技术,它通过利用Grassmann流形的几何特性,改进了CNN特征的表达能力,对于细粒度视觉分类的挑战提供了新的解决方案。这种方法有望在未来的计算机视觉任务中发挥重要作用,特别是在那些需要精确识别细微差异的应用中。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/88424072/bg4.jpg)
剩余15页未读,继续阅读
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
- 粉丝: 5
- 资源: 2万+
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)