Deep Generalized Max Pooling

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F19%3A43958239" target="_blank" >RIV/49777513:23520/19:43958239 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICDAR.2019.00177" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICDAR.2019.00177</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICDAR.2019.00177" target="_blank" >10.1109/ICDAR.2019.00177</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Deep Generalized Max Pooling

Popis výsledku v původním jazyce

Global pooling layers are an essential part of Convolutional Neural Networks (CNN). Global average pooling or global max pooling are commonly used for converting convolutional features of variable size images to a fix-sized embedding. However, both pooling layer types are computed spatially independent. In contrast, we propose Deep Generalized Max Pooling that balances the contribution of all activations of a spatially coherent region by re-weighting all descriptors so that the impact of frequent and rare ones is equalized. We show that this layer is superior to both average and max pooling on the classification of Latin medieval manuscripts (CLAMM’16, CLAMM’17), as well as writer identification (Historical-WI’17).

Název v anglickém jazyce

Deep Generalized Max Pooling

Popis výsledku anglicky

Global pooling layers are an essential part of Convolutional Neural Networks (CNN). Global average pooling or global max pooling are commonly used for converting convolutional features of variable size images to a fix-sized embedding. However, both pooling layer types are computed spatially independent. In contrast, we propose Deep Generalized Max Pooling that balances the contribution of all activations of a spatially coherent region by re-weighting all descriptors so that the impact of frequent and rare ones is equalized. We show that this layer is superior to both average and max pooling on the classification of Latin medieval manuscripts (CLAMM’16, CLAMM’17), as well as writer identification (Historical-WI’17).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

The 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition

ISBN

978-1-72813-014-9

ISSN

1520-5363

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

1090-1096

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Austrálie, Sydney

Datum konání akce

20. 9. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—