引言

我们提出一个新的识别结构：bilinear CNN，它是由两个特征提取器组成，它们的输出在对应的位置进行外积相乘，形成优秀的图像表示。这个结构以平移不变的方式对成对的局部特征进行交叉建模。它还概括了各种无序的纹理描述符，如Fisher向量、VLAD和O2P【不懂】。我们实验使用的特征是来自卷积网了提取的。双线性形式简化了计算，可以对两个网络进行端到端的训练。这种结构很适合细粒度识别。我们进行了实验和可视化，分析了fine-tuning和网络选择对这个模型的精度和速度的影响。结果显示这个模型更加容易训练、更加简单。

简介

细粒度识别的类内差距大、类间差距小。类内差距大：可能因为姿势、拍摄位置、光照等噪音带来的差异远大于能够区分物体的特征比如毛色、肢体等细微差异。【那么，我们的任务就可以集中在如何排除噪音、或者如何选择特征？】除了定位然后特征提取，还有一种方法是获得一个鲁邦的图像表达：VLAD 、 Fisher vector、 SIFT features。这是十年前的方法了。
尽管这些方法能够获得局部特征交互【 local feature interactions 也不知道该怎么翻译】，但是这些方法性能低。
我们的方法包含两个CNN网络，它们的输出在对应的像素位置，进行外积相乘。外积能够获得通道特征之间成对的相关性，对局部特征交互进行建模。比如一个是part 探测器，另外一个就是特征提取器。双线性模型还概括了多种纹理描述符。我们的模型和一个视觉假设有关：人的视觉是有两个数据流，ventral stream 告诉人们这个object是什么， dorsal stream 告诉人们这个物体在哪儿。由于，我们的模型在两个CNN的输出是线性的，所以我们命名为biliner CNN。

Bilinear Model

这里介绍一下双线性模型的一般公式，以及当extractor 为CNN的时候的具体情况。

文中的描述不是很具体，所以我还选择看了一下博客。自己描述一下这个过程，参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/62532887

$$\begin{gathered} f_A\in R^{M\ast L},f_B\in R^{N\ast L} \\ b(l,I,f_A,f_B)=f_A^T(l,I)f_B(l,I)\in R^{M\ast N} \\ \xi (I)=\sum _{l}b(l,I,f_A,f_B)\in R^{M\ast N} \\ x=vector(\xi (I))\in R^{MN\ast 1} \\ x=sign(x)\sqrt{|x|} \\ x=x/||x|{|}_2 \end{gathered}$$
这段公式的意思：两个特征 $f_A$和$f_B$ ，它们的size分别是 M * L 和N * L，这两个特征的位置是对应的，比如都是从同一块图像区域extractor。$f_A$和$f_B$进行一个外积，然后把所有位置得到的外积求和，之后进行向量化，对得到的向量进行两个归一化（矩归一和L2归一）。

当使用的是卷积特征提取，那么 L=1，因此整个操作是这样的：

这个模型存在的问题呢，就是M*N，这个维度太高了，所以要想办法降低这个维度。

最后

以上就是老迟到往事为你收集整理的Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition-笔记引言简介Bilinear Model的全部内容，希望文章能够帮你解决Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition-笔记引言简介Bilinear Model所遇到的程序开发问题。

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