作为 ResNet 模块的基于模板匹配的特征嵌入
计算机视觉与模式识别
2023-08-16 v2
摘要
卷积块作为局部特征提取器，是神经网络成功的关键。为使局部语义特征嵌入更为显式，我们将卷积块重新表述为根据最佳匹配核进行的特征选择。以此方式，我们表明一旦将批归一化（BN）后接修正线性单元（ReLU）解释为 arg-max 优化器，典型的 ResNet 块确实通过模板匹配执行局部特征嵌入。遵循这一视角，我们定制了一种残差块，通过使用标签信息显式地迫使语义上有意义的局部特征嵌入。具体而言，我们根据对应区域所匹配的类，为每个局部区域分配一个特征向量。我们在三个流行的基准数据集上以多种架构进行图像分类评估，一致表明我们的方法大幅提升了基线架构的性能。
引用
@article{arxiv.2210.00992,
title = {Feature Embedding by Template Matching as a ResNet Block},
author = {Ada Gorgun and Yeti Z. Gurbuz and A. Aydin Alatan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.00992},
year = {2023}
}
备注
Accepted at the British Machine Vision Conference 2022 (BMVC 2022)