Semantic Segmentation with Second-Order Pooling论文笔记
1 Introduction 对象识别和分类是计算机视觉中的核心问题。许多流行的识别方法可以看作是实现标准处理流程：（1）密集局部特征提取，（2）特征编码，（3）编码局部特征的空间汇集构造特征向量描述符，以及（4）将得到的描述符呈现给分类器。 池化的作用是产生图像区域的全局描述 - 单个描述符总结了区域内的局部特征，并且可以作为标准分类器的输入。 在本文中，我们介绍和探索使用以对称矩阵形式捕获的二
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