【论文笔记】DeCAF: A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition
时间: 2014/7/29 10:00
论文题目: DeCAF: A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition
作者:JeffDonahue, Yangqing Jia,Oriol Vinyals
来源:这个就是大名鼎鼎的Caffe的前身Decaf,目前Decaf已经不再维护,转为caffe,而且caffe在github上面很活跃;
内容 : 作者主要想论证深度CNN在ImageNet分类训练好的模型,然后利用它提取的特征是不是能够用于其他新的任务,比如:场景识别,子类识别(鸟类),而且作者也实现了可视化了这些特征。
观点: 为什么需要这样的迁移学习,因为很少有领域有像ImageNet那么多的数据可供深度学习学习参数,比如,像鸟类识别中,其提供的类别训练数据也是非常有限的,其实在之前的很多方法中都有涉及到这个领域,感觉ImageNet 2012 上面训练好的CNN模型对于输入图片所得到的特征也会像SIFT特征那样作为一个通用特征提取方法;
方法: 作者利用CNN提取的特征+不同的分类方法(SVM,逻辑回归等)对目标识别(Caltech-101数据库),领域自适应(Office数据集,),子类识别(鸟类识别,采用 Caltech-UCSD数据库),情景识别(SUN-397数据库)这四个任务上都取得了比之前好的多的效果;
结论:1. 利用CNN模型(特征ImageNet2012的那个CNN模型)提取到的特征可以作为通用的视觉特征,并且利用这个特征去做一些视觉任务可以得到一个很好的效果;2. CNN模型提取到的特征具有语义聚类的特性,
目标识别中,DeCaf 7 提取的特征的识别效果比 DeCaf 6提取的特征的识别效果不好,这点好像没有做很好的解释。
量化了CNN各个阶段的时间:
从中可以看出卷积和全连接层用的时间最多,因为它们涉及到大量的矩阵之间的相乘。
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