Local Convolutional Features with Unsupervised Training for Image Retrieval - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2015

Local Convolutional Features with Unsupervised Training for Image Retrieval

Mattis Paulin
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 956055
Matthijs Douze
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 843109
Zaid Harchaoui
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 895242
Julien Mairal
Cordelia Schmid
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 831154

Résumé

Patch-level descriptors underlie several important computer vision tasks, such as stereo-matching or content-based image retrieval. We introduce a deep convolutional architecture that yields patch-level descriptors, as an alternative to the popular SIFT descriptor for image retrieval. The proposed family of descriptors, called Patch-CKN, adapt the recently introduced Convolutional Kernel Network (CKN), an unsupervised framework to learn convolutional architectures. We present a comparison framework to benchmark current deep convolutional approaches along with Patch-CKN for both patch and image retrieval, including our novel ``RomePatches'' dataset. Patch-CKN descriptors yield competitive results compared to supervised CNNs alternatives on patch and image retrieval.
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Format : Figure, Image
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01207966 , version 1 (01-10-2015)

Identifiants

Citer

Mattis Paulin, Matthijs Douze, Zaid Harchaoui, Julien Mairal, Florent Perronnin, et al.. Local Convolutional Features with Unsupervised Training for Image Retrieval. ICCV - IEEE International Conference on Computer Vision, Dec 2015, Santiago, Chile. pp.91-99, ⟨10.1109/ICCV.2015.19⟩. ⟨hal-01207966⟩
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