Publication

Deep Feature Factorization for Concept Discovery

Sabine Süsstrunk, Radhakrishna Achanta, Edo Collins
2018
Conference Papers

Résumé

We propose Deep Feature Factorization (DFF), a method capable of localizing similar semantic concepts within an image or a set of images. We use DFF to gain insight into a deep convolutional neural network's learned features, where we detect hierarchical cluster structures in feature space. This is visualized as heat maps, which highlight semantically matching regions across a set of images, revealing what the network 'perceives' as similar. DFF can also be used to perform co-segmentation and co-localization, and we report state-of-the-art results on these tasks.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/5dd45242-3fb2-45f7-a3b3-093ebf4ca30f

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