chullhwan-song
commented
6 years ago what?
- neural code
- neural code만의 새로운 landmark 데이터셋 공개
- we chose a (semi)-automated approach for that.
- by selecting 10,000 most viewed landmark Wikipedia pages (over the last month).
- we used the title of the page as a query to Yandex image search engine.
- then downloaded 1000 top images returned in response to the query (or less, if the query returned less images).
- 한마디로, text기반의 검색으로 이미지를 수집
- 따라서, 노이즈가 좀 많음. > triplet r-mac(DIR)에서는 이런 데이터 특성으로 인해 noisy를 제거하여 학습셋으로 사용. 덧붙혀, google delf 도 이를 이용
- 최종적으로, 672 classes and 213,678 images.
- imagenet 기반의 학습 모델을 이용. 그리고 위의 landmark set을 학습셋으로한 fine-tuning한 deep feature를 적용된 초기 논문
- alexnet > "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks"
- deep feature : fully-connected layers 를 이용한다고 보이지만, 위의 그림에서는 conv feature map도 적용한 모습이 보임
- 최종적으로 PCA를 적용한 feature
실험
- full descriptor
- compression
- imagenet model vs fine-tuning ?
https://arxiv.org/abs/1404.1777