文献记录(part48)--Vector of Locally and Adaptively Aggregated Descriptors for Image Feature ...
学习笔记，仅供参考，有错必纠
关键词:VLAD，深度学习，加权方案，门控方案，特征表示
记录一波…
Vector of Locally and Adaptively Aggregated Descriptors for Image Feature Representation
Abstract
局部聚合描述子向量(VLAD)在图像表示中得到了广泛的应用。然而，VLAD算法寻求的是描述符与它们所属的聚类质心之间的残差向量的代数和，这可能会降低特征表示的判别能力。
为此，本文提出了一种VLAAD(局部和自适应聚合描述符的向量)框架，自适应地为每个残差向量分配权重。首先，利用每个残差向量的大小计算权重，并将加权的VLAD块封装到ResNet中，形成端到端的加权NetVLAD方法。为了进一步增强特征的判别能力，我们随后用门控方案取代了基于量值的权重计算，实现了权重的自动估计。增强的版本称为门控NetVLAD方法。
在CIF AR-10、MNIST数字、匹兹堡谷歌街视图和ImageNet-Dog数据集上的实验结果表明，与几种最先进的方法相比，使用VLAAD可以提高分类精度和检索地图。
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