VGGNet激活上的类别混合模型
计算机视觉与模式识别
2018-03-08 v1
摘要
在本项目中，我使用无监督学习技术将一组Yelp餐厅照片按有意义主题进行聚类。为此，我从流行的VGGNet卷积神经网络的预训练实现中提取层激活。首先，我探索将卷积层激活作为特征与LDA结合使用。其次，我探索利用在ImageNet上训练的VGGNet的物体识别能力从照片中提取有意义物体，然后执行LDA将照片归类于主题原型之下。我发现第二种方法找到了有意义的原型，符合人类对餐厅、食物和饮品等照片主题的直觉。此外，这些聚类与实际Yelp照片标签吻合良好且区分明显。
引用
@article{arxiv.1803.02446,
title = {Categorical Mixture Models on VGGNet activations},
author = {Sean Billings},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.02446},
year = {2018}
}