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聚类_钱兴会_上海科技大学_对抗生成网络工作原理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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比单个完整图像的view更好。 however,全图表示仍然是值得的。首先,我们凭经验发现(针对下一个view)的组合(在下一节中讨论),额外的两个全图像view(带有翻转)仍可以将精度提高约0.2%。第二,全图像view在方法上与传统方法[15],[17],[19]一致,传统方法将整个图像的编码sift向量汇集在一起。第三,在其他应用中,例如图像retrieval [37],相似度排名需要图像表示而不是分类分数。全图像表示可能是首选。 3.1.5在要素地图上进行多视图测试 受检测算法(在下一节中描述)的启发,我们进一步在特征图上提出了一种多view测试方法。由于spp的灵活性,我们可以轻松地从卷积特征图中从任意大小的window(view)中提取特征。 在测试阶段,我们调整图像大小,使min(w,h)= s,其中s表示预定义比例(例如256)。然后,我们从整个图像中计算出卷积特征图。用于 方法测试scaies测试views到p-1 val top-5 val top-5测试 表4:imagenet 2012中的错误率。所有结果均基于单个网络。争执中的视图数量取决于比例和跨度
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