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摘要: 地标辨认,基于深度学习及大规模图像训练,反对上千种物体辨认及场景辨认,广泛应用于拍照识图、幼教科普、图片分类等场景。本文将为大家带来 6 种对于地标识的算法整顿和总结。
本文分享自华为云社区《地标辨认算法》,原文作者:阿杜。
地标辨认,基于深度学习及大规模图像训练,反对上千种物体辨认及场景辨认,广泛应用于拍照识图、幼教科普、图片分类等场景。本文将为大家带来 6 种对于地标识的算法。
一、《1st Place Solution to Google Landmark Retrieval 2020》
算法思路:
Step1:应用荡涤过的 GLDv2 数据集训练初始 embedding 模型。
Step2:应用全量 GLDv2 数据基于 Step1 失去的模型进行迁徙学习。
Step3:逐渐扩充训练图片的尺度(512512,640640,736*736),模型性能失去进一步晋升。
Step4:减少荡涤后的数据的训练 loss 权重,进一步训练模型。
Step5:模型交融。
Notes:
1、Backbone 模型为 Efficientnet+global average pooling,训练应用了 cosine softmax loss。
2、为了解决类别不平衡问题,应用了 weighted cross entropy。
经验总结:
1、荡涤后的数据有利于模型疾速收敛。
2、全量大数据集有利于模型学习到更好的特色示意。
3、减少训练分辨率能晋升模型性能。
二、《3rd Place Solution to“Google Landmark Retrieval 2020》
算法思路:
Step1:应用 CGLDv2 训练根底模型用于提取 GLDv2 全量图片特色,应用 DBSCAN 聚类办法更新图像类别,进行数据荡涤。
Step2:应用了 Corner-Cutmix 的图像增广办法,进行模型训练。
Notes:
1、backbone 为 ResNest200 和 ResNet152,GAP 池化,1* 1 卷积降维到 512 维,损失函数为 cross entropy loss。
三、《Two-stage Discriminative Re-ranking for Large-scale Landmark Retrieval》
算法思路:
Step1:应用 CNN 特色进行 KNN 搜寻,获取类似图片。
Step2:插入 Step1 脱漏的图片进行从新排序。
Notes:
1、Backbone 模型为 ResNet-101+Generalized Mean (GeM)-pooling,训练 loss 为 ArcFace loss。
2、应用全局特色 + 部分特色对 GLd-v2 数据集进行荡涤,用于后续模型训练。
四、《2nd Place and 2nd Place Solution to Kaggle Landmark Recognition and Retrieval Competition 2019》
算法思路:
1、应用 GLD-v2 全量数据别离训练 Resnet152、ResNet200 等模型,训练 loss 为 ArcFace loss、Npairs loss,拼接各个 backbone 的特色,应用 PCA 降到 512 维,作为图像的全局特色。
2、应用全局特色进行 KNN 搜寻,对搜寻后果应用 SURF、Hassian-Affine 和 root sift 部分特色进行再排序,并且应用了 DBA 和 AQE。
五、《Detect-to-Retrieve: Efficient Regional Aggregation for Image Search》
算法思路:
Step1:应用 GLD 的带 bbox 数据集,训练 Faster-RCNN 或 SSD 检测模型,用于地标框的提取。
Step2:提出了 D2R-R-ASMK 办法,用于检测框内的部分特征提取与特色聚合。
Step3:应用聚合后特色在 database 中进行搜寻。
Notes:
1、D2R-R-ASMK 基于 DELF 部分特色抽取和 ASMK 特色聚合办法实现。
2、每张图片提取 4.05 个 region 的时候成果最好,search 的内存占用会有相应减少。
六、《Unifying Deep Local and Global Features for Image Search》
算法思路:
Step1:对立在同一个网络中提取全局和部分特色
Step2:应用全局特色搜寻 top100 的类似图片
Step3:应用部分特色对搜寻后果进行重排序
Notes:
1、全局特色应用 GeM 池化和 ArcFace loss。
2、部分特色匹配应用 Ransac 办法。
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