هل تتعلم الشبكات التلافيفية المطابقة؟

لقد حسنت الشبكات العصبية التلافيفية (ConvNets) المدربة على مجموعات بيانات كبيرة labeled بشكل كبير من حالة الفن في تصنيف الصور واكتشاف الكائنات. ومع ذلك، يتطلب الفهم البصري Establishing correspondence على مستوى أدق من فئة الكائن. نظراً لمناطق التجميع الكبيرة لها والتدريب من تسميات الصور الكاملة، ليس من الواضح أن ConvNets تستمد نجاحها من نموذج المطابقة الدقيق الذي يمكن استخدامه للتحديد الدقيق. في هذا البحث، ندرس فعالية ميزات نشاط ConvNet للمهام التي تتطلب المطابقة. نقدم أدلة على أن ميزات ConvNet تعمل على تحديد المواقع على نطاق أدق بكثير من أحجام مجالات الاستقبال الخاصة بها، وأنه يمكن استخدامها لأداء المحاذاة داخل الفئة وكذلك الميزات التقليدية المصممة باليد، وأنها تتفوق على الميزات التقليدية في توقع النقاط الرئيسية على الكائنات من PASCAL VOC 2011.