DualNet: Learn Complementary Features for Image Recognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this work we propose a novel framework named Dual-Net aiming at learning more accurate representation for image recognition. Here two parallel neural networks are coordinated to learn complementary features and thus a wider network is constructed. Specifically, we logically divide an end-to-end deep convolutional neural network into two functional parts, i.e., feature extractor and image classifier. The extractors of two subnetworks are placed side by side, which exactly form the feature extractor of DualNet. Then the two-stream features are aggregated to the final classifier for overall classification, while two auxiliary classifiers are appended behind the feature extractor of each subnetwork to make the separately learned features discriminative alone. The complementary constraint is imposed by weighting the three classifiers, which is indeed the key of DualNet. The corresponding training strategy is also proposed, consisting of iterative training and joint fine tuning, to make the two subnetworks cooperate well with each other. Finally, DualNet based on the well-known CaffeNet, VGGNet, NIN and ResNet are thoroughly investigated and experimentally evaluated on multiple datasets including CIFAR-100, Stanford Dogs and UEC FOOD-100. The results demonstrate that DualNet can really help learn more accurate image representation, and thus result in higher accuracy for recognition. In particular, the performance on CIFAR-100 is state-of-the-art compared to the recent works.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle