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En este artículo, proponemos una forma novedosa de realizar retroalimentación semántica de arriba hacia abajo en redes neuronales convolucionales profundas para un análisis de imágenes eficiente y preciso. También mostramos cómo añadir características de apariencia/global semánticas, que han demostrado mejorar el rendimiento del análisis de imágenes en métodos de última generación, y que no estaban presentes en enfoques convolucionales anteriores. El método propuesto se caracteriza por un entrenamiento eficiente y una prueba suficientemente rápida. Utilizamos el conocido conjunto de datos SIFTflow para mostrar numéricamente las ventajas proporcionadas por nuestras contribuciones y para comparar con enfoques basados en redes neuronales convolucionales de última generación en el análisis de imágenes.
Gatta et al. (Sun,) estudiaron esta cuestión.