Bilinear CNNs for Fine-grained V

作者: Junr_0926 | 来源:发表于2018-10-08 16:18 被阅读0次

1. 前言

作者提出了Bilinear Convolutional Neural Networks(B-CNNs)用于精细化的视觉识别问题，这个网络将一个图片表示为两个CNN特征的outer product。
通常情况下，在精细化的分类问题中，有两种方法：一是part-based model，通过定位关键部位并提取特征。二是holistic models，这种方式在整张图片上构造特征。
这篇论文主要基于这样一个思想：很多广泛使用的texture representation可以被表示为两个设计合理的特征的outer product。

2. B-CNNs for Image Classification

2.1 The B-CNN architecture

Fig 1
一个B-CNN包含了四个部分：

1
假设特征的大小为：

2
因为pooling是求和，和位置，顺序无关，因此是orderless的特征表示。

作者还在 $x=\Phi(I)$ 上进行了归一化： $y \rightarrow sign(x) \sqrt{|x|}，z \rightarrow \frac{y}{||y||_2}$
分类作者使用了SVM。

Fig 2

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本文标题：Bilinear CNNs for Fine-grained V

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