在表示学习中融合局部与全局语义
计算机视觉与模式识别
2022-03-01 v1
摘要
我们提出在表示学习中融合局部与全局语义（FLAGS）以生成更丰富的表示。FLAGS 旨在从图像中提取全局与局部语义，以惠及各类下游任务。其在常用线性评估协议下展现出有前景的结果。我们还在 PASCAL VOC 与 COCO 上进行了检测与分割，以表明 FLAGS 提取的表示具有可迁移性。
引用
@article{arxiv.2202.13837,
title = {Fuse Local and Global Semantics in Representation Learning},
author = {Yuchi Zhao and Yuhao Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.13837},
year = {2022}
}