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J-GLOBAL ID：201802257565873285   整理番号：18A0126558

新規局在化と2次画像認識のための符号化ネットワークを特徴【Powered by NICT】

A novel localized and second order feature coding network for image recognition

著者 (4件)： Chen Boheng (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Wushan Road, Tianhe District, Guangzhou, Guangdong 510641, PR China) ,  Li Jie (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Wushan Road, Tianhe District, Guangzhou, Guangdong 510641, PR China) ,  Wei Gang (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Wushan Road, Tianhe District, Guangzhou, Guangdong 510641, PR China) ,  Ma Biyun (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Wushan Road, Tianhe District, Guangzhou, Guangdong 510641, PR China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 76  ページ： 339-348  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 局所集約記述子(VLAD)のベクトルは画像分類と画像検索における非常に一般的な特徴符号化方法である。最近,元のVLAD法はNetVLADと呼ばれるエンドツーエンドモデルに拡張した。NetVLAD層は深層ニューラルネットワークに埋め込まれた容易にし,逆伝搬アルゴリズムにより訓練可能である。NetVLADモデルは多くの画像データベースの顕著な分類結果を達成しているが,NetVLAD法に埋め込まれた識別は完全には活用されていない。本論文では,より識別的特徴符号化ネットワークを設計するために,新しい局在および第二近似解VLADネットワーク(LSO VLADNet)を提案した。最初に,局在および第二近似解VLAD符号化法を設計した。第二に,全ての新しく設計された層の逆伝搬関数を得た。第三に,新しい特徴符号化法は視覚認識のための深い畳込みニューラルネットワークを用いて訓練された共同できるエンドツーエンド特徴符号化ネットワークに拡張した。いくつかの実験は,新たに設計されたネットワークは,元のNetVLADよりも顕著な改善を持つことを示した。提案したモデルと他の最新の方法のいくつかの実験的比較も提案したモデルの有効性を検証するために示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像データベース ,  *符号化 ,  画像検索 ,  視認 ,  伝搬関数 ,  *ネットワーク ,  *画像認識 ,  ベクトル ,  集中化 ,  エンドツーエンド方式
準シソーラス用語： 近似解 ,  逆伝搬アルゴリズム ,  ディープニューラルネットワーク ,  画像分類 ,  局在化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ディープニューラルネットワーク ,  特徴符号化ネットワーク ,  局在と2次VLAD ,  エンド末まで ,  画像認識

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 局在化 ,  画像認識 ,  符号化