针对目前自蒸馏结构中反向解耦标签编码研究不足,文中提出了一种基于自蒸馏的图像分类框架:Self-distillation with Labels(SDL)。SDL框架中设计了一种有效的标签编码器,并将其与主干神经网络结合,通过软损失以及硬损失进行自蒸馏,使得...针对目前自蒸馏结构中反向解耦标签编码研究不足,文中提出了一种基于自蒸馏的图像分类框架:Self-distillation with Labels(SDL)。SDL框架中设计了一种有效的标签编码器,并将其与主干神经网络结合,通过软损失以及硬损失进行自蒸馏,使得整个框架同步更新参数。图像分类实验在CIFAR10,CIFAR100,UC Merced三个公开数据集上进行,在主干网络为ResNet50、数据集为CIFAR100的情况下,top-1准确率达到了83.11%。实验结果表明,SDL框架与当前的自蒸馏方法相比具有明显的优势;同时SDL在不同主干网络与数据集下仍然具有良好的性能和泛化性。展开更多
传统的Bag of Words模型检索方法并不具备局部特征间的空间关系,因此影响检索性能.本文提出了基于分级显著信息的空间编码方法.通过分层次的提取显著区域并对每个显著区域内的特征点进行空间编码.目的是探索特征间的空间关系,并根据分...传统的Bag of Words模型检索方法并不具备局部特征间的空间关系,因此影响检索性能.本文提出了基于分级显著信息的空间编码方法.通过分层次的提取显著区域并对每个显著区域内的特征点进行空间编码.目的是探索特征间的空间关系,并根据分级显著信息提高特征间的相关性.在几何验证过程中,本文通过任意三点间的角度编码和位移编码构成的空间编码方法完成图像对之间的空间关系匹配,同时根据图像各个区域间的显著程度赋予该区域空间关系匹配得分相应权重,得到最终的几何得分,重新排列检索结果.实验结果表明本文提出的方法既改善了最终检索结果的精确度又降低了几何验证阶段的计算时间.展开更多
文摘针对目前自蒸馏结构中反向解耦标签编码研究不足,文中提出了一种基于自蒸馏的图像分类框架:Self-distillation with Labels(SDL)。SDL框架中设计了一种有效的标签编码器,并将其与主干神经网络结合,通过软损失以及硬损失进行自蒸馏,使得整个框架同步更新参数。图像分类实验在CIFAR10,CIFAR100,UC Merced三个公开数据集上进行,在主干网络为ResNet50、数据集为CIFAR100的情况下,top-1准确率达到了83.11%。实验结果表明,SDL框架与当前的自蒸馏方法相比具有明显的优势;同时SDL在不同主干网络与数据集下仍然具有良好的性能和泛化性。
文摘传统的Bag of Words模型检索方法并不具备局部特征间的空间关系,因此影响检索性能.本文提出了基于分级显著信息的空间编码方法.通过分层次的提取显著区域并对每个显著区域内的特征点进行空间编码.目的是探索特征间的空间关系,并根据分级显著信息提高特征间的相关性.在几何验证过程中,本文通过任意三点间的角度编码和位移编码构成的空间编码方法完成图像对之间的空间关系匹配,同时根据图像各个区域间的显著程度赋予该区域空间关系匹配得分相应权重,得到最终的几何得分,重新排列检索结果.实验结果表明本文提出的方法既改善了最终检索结果的精确度又降低了几何验证阶段的计算时间.
