可以不进行特定样本下的微调吗?可以直接采用AlexNet CNN网络的特征进行SVM训练吗?

不针对特定任务进行微调,而将CNN当成特征提取器,pool5层得到的特征是基础特征,类似于HOG、SIFT,类似于只学习到了人脸共性特征;从fc6和fc7等全连接层中所学习到的特征是针对特征任务特定样本的特征,类似于学习到了分类性别分类年龄的个性特征。

为什么微调时和训练SVM时所采用的正负样本阈值【0.5和0.3】不一致?

微调阶段是由于CNN对小样本容易过拟合,需要大量训练数据,故对IoU限制宽松:

Ground Truth+与Ground Truth相交IoU>0.5的建议框为正样本,否则为负样本;

SVM这种机制是由于其适用于小样本训练,故对样本IoU限制严格:

Ground Truth为正样本,与Ground Truth相交IoU<0.3的建议框为负样本。

为什么不直接采用微调后的AlexNet CNN网络最后一层SoftMax进行21分类【20类+背景】?

微调阶段正样本定义并不强调精准的位置,并且微调阶段的负样本是随机抽样的。

回归时为什么会这样设计?

尺度归一化。

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