用聚類方法結(jié)合卷積網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督端到端圖像分類

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圖像分類是根據(jù)圖像的語(yǔ)義信息將不同類別圖像區(qū)分開(kāi)來(lái)，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中重要的基本問(wèn)題，也是圖像檢測(cè)、圖像分割、物體跟蹤、行為分析等其他高層視覺(jué)任務(wù)的基礎(chǔ)。圖像分類在很多領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，包括安防領(lǐng)域的人臉識(shí)別和智能視頻分析等，交通領(lǐng)域的交通場(chǎng)景識(shí)別，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域基于內(nèi)容的圖像檢索和相冊(cè)自動(dòng)歸類，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的圖像識(shí)別等。

今天想跟大家分享一篇論文、

論文：Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features

推薦理由：

看摘要就覺(jué)得這個(gè)論文很有實(shí)用價(jià)值?。?！

摘要

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，聚類是一種被廣泛應(yīng)用和研究的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，但幾乎未在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的視覺(jué)特征端到端訓(xùn)練中被采用過(guò)。在本文中，我們提出了深度聚類（DeepCluster），這是一種結(jié)合學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與獲取特征的聚類分配的聚類方法。深度聚類使用標(biāo)準(zhǔn)的聚類算法 k-means 對(duì)特征進(jìn)行迭代分組，隨后使用賦值作為監(jiān)督來(lái)更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。我們將深度聚類應(yīng)用于 ImageNet 和 YFCC100M 這樣的大型數(shù)據(jù)集上的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練。最終模型在所有基準(zhǔn)性能中都遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于目前的技術(shù)。

創(chuàng)新點(diǎn)和貢獻(xiàn)

(1) 提出一種新的無(wú)監(jiān)督方法來(lái)實(shí)現(xiàn)卷積網(wǎng)絡(luò)的端到端學(xué)習(xí)，這種方法可以使用任何標(biāo)準(zhǔn)的聚類算法，比如 k-means或?qū)哟尉垲惖?，并且只需要很少的額外步驟；
(2) 在使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的許多標(biāo)準(zhǔn)遷移任務(wù)中達(dá)到當(dāng)前最佳水平；
(3) 對(duì)未處理的圖像分布進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，表現(xiàn)優(yōu)于先前的最先進(jìn)技術(shù)水平；
(4) 討論了無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)中的目前評(píng)估方案。

論文地址

https://arxiv.org/abs/1807.05520v1

圖 1：本文提出方法的圖示：對(duì)深層特征進(jìn)行迭代地聚類，并使用聚類賦值作為偽標(biāo)簽來(lái)學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

大體的思路如上圖所示

這個(gè)方法非常應(yīng)用的前景非常廣（僅代表個(gè)人觀點(diǎn)）

1、突破傳統(tǒng)的圖像分類的數(shù)據(jù)集制作方式（人工標(biāo)注）

2、面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)量每天都是爆炸式的增長(zhǎng)，人工的方式根本不科學(xué)

3、將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合，表現(xiàn)得更加高大上

下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程

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下載2：Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講

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下載3：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講

在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講，即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。

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