Что такое карта оценки класса?

Question

Я просматривал vg gnet бумагу, и я столкнулся с фазой тестирования vg gnet.

На этапе тестирования тестовое изображение проходит через vg gnet и получается карта оценки класса. Эта карта оценок классов пространственно усредняется для получения вектора фиксированного размера.

У меня есть карта результатов поиска в Google, но я не смог найти подходящих результатов. sh Я хочу знать, какова роль карты оценки класса.

Любой намек был бы очень полезен. Спасибо

Answer 1

Когда вы тренируете модель распознавания изображений, вы тренируете ее для определенного c размера (и разрешения) изображения, скажем, n_dims = [256, 256]. Теперь на этапе прогнозирования у вас есть изображения разных размеров (по отношению к пикселям), например, [1024, 1024]. Вы извлекаете патчи (вы можете сначала изменить размер изображения, уменьшив разрешение) и наводя курсор на патчи изображения с вашей моделью, и для каждого патча вы получаете прогноз для всех классов (в патче может быть несколько объектов). настоящее время), которое вы должны как-то усреднить для всего изображения в конце.

См. OverFeat: встроенное распознавание, локализация и обнаружение с использованием сверточных сетей .

Вместо этого мы исследуем все изображение, плотно запуская сеть в каждом месте и в разных масштабах. Хотя подход с использованием скользящего окна может быть вычислительно запретным для некоторых типов моделей, он по своей сути эффективен в случае ConvNets (см. Раздел 3.5). Такой подход дает значительно больше просмотров для голосования, что повышает надежность, оставаясь при этом эффективным. Результатом свертывания Con vNet на изображении произвольного размера является пространственная карта C -мерных векторов в каждом масштабе.