利用卷积网络发现古硬币上的特征性地标
计算机视觉与模式识别
2017-03-08 v2
摘要
本文提出一种新方法，利用深度卷积神经网络模型（CNNs）寻找古罗马帝国硬币上的特征性地标。我们公式化一个优化问题，以发现类特定区域，同时保证特定的受控精度损失。对发现区域的可视化分析证实，所提方法不仅能成功找到每类一组特征区域，而且发现的区域与人类专家标注一致。我们还提出一种新框架，利用古罗马硬币的层次结构，采用 CNNs 最先进的分类能力来适应硬币分类新任务，从而识别罗马硬币。实验结果表明，所提框架能有效识别古罗马硬币。本研究收集了一个新的罗马硬币数据集，其中所有硬币均有标注，并包含正面（头）和反面（尾）图像。
引用
@article{arxiv.1506.09174,
title = {Discovering Characteristic Landmarks on Ancient Coins using Convolutional Networks},
author = {Jongpil Kim and Vladimir Pavlovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.09174},
year = {2017}
}